cox比例風險模型(cox proportional-hazards model，也稱為cox回歸)，主要用於帶有時間的生存結局的影響因素研究，或評價某個臨床**措施對患者生存的影響。
cox模型可以由hazard function表示，h(t)；簡單的說就是t時刻死亡的風險，公式如下：
h(t)=h0(t) × exp(b1x1 + b2x2 +…+ bpxp)
t代表生存時間
x1-xp代表協變數
b1-bp代表協變數的回歸係數
r語言**實現：
install.packages("survival")
library(survival)
sur#單因素cox回歸分析各個因素與患者生存的關係
summary(coxph(sur~x1,data=test))
#多因素cox回歸分析各個因素與患者生存的關係
summary(coxph(sur~x1+x2+x3,data=test))
單因素cox回歸分析結果
多因素cox回歸分析結果
結果解釋：
1、coef是公式中的回歸係數b(有時也叫做beta值)，因此exp(coef)則是cox模型中最主要的概念風險比(hr-hazard ratio)：
hr = 1: no effect
hr < 1: reduction in the hazard
hr > 1: increase in hazard
在癌症研究中：
hazard ratio > 1 is called bad prognostic factor
hazard ratio < 1 is called good prognostic factor
2、z值代表wald統計量，其值等於回歸係數coef除以其標準誤se(coef)，即z = coef/se(coef)；有統計量必有其對應的假設檢驗的顯著性p值，其說明bata值是否與0有統計學意義上的顯著差別
3、coef(-0.5310)值小於0說明hr值小於1，而這裡的cox模型是group two相對於group one而言的，那麼按照測試資料集來說：male=1，female=1，即女性的死亡風險相比男性要低
4、exp(coef)等於0.59，即風險比例等於0.59，說明女性(male=2)減少了0.59倍風險，女性與良好預後相關
5、ower .95 upper .95則是exp(coef)的95%置信區間
6、likelihood ratio test，wald test，score (logrank) test則是給出了3種可選擇的p值，這三者是asymptotically equivalent；當樣本數目足夠大時，這三者的值是相似的；當樣本數目較少時，這三者是有差別的，但是likelihood ratio test會比其他兩種在小樣本中表現的更優
r語言 svycoxph R語言之cox回歸分析
cox比例風險模型 cox proportional hazards model，也稱為cox回歸 主要用於帶有時間的生存結局的影響因素研究，或評價某個臨床 措施對患者生存的影響。cox模型可以由hazard function表示，h t 簡單的說就是t時刻死亡的風險，公式如下 h t h0 t e...
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