cox模型em演算法

⑴ COX回歸模型的優點

多因素分析方法
不考慮生存時間分布
利用截尾數據

⑵ COX回歸模型的簡介

Cox比例風險回歸模型（Cox』s proportional hazards regression model），簡稱Cox回歸模型。該模型由英國統計學家D.R.Cox於1972年提出，主要用於腫瘤和其它慢性病的預後分析，也可用於隊列研究的病因探索。

⑶ cox回歸線性預測值如何計算

摘要 可以採用公式D=（Z（1-a）下角標+Zp）²〔P（1-P）logΔ²〕（-1）次

⑷ 求助關於編輯回復的各種Cox回歸的問題

1. propensity score是一種調整confounder的方法。當confounder們和你的exposure在一起會有很強的colinearity的時候，可以採用pscore，這種方法的power也更大，但存在沒有完全調整干凈confounder的風險。方法：假設原本的回歸時y=bx+cz，y x z全是vector，x是exposure，z是confounder, y是outcome. pscore就是先用x對z回歸，model x=dz，拿這個model predict出來一個x_pred，再model y=bx+c*x_pred. cox建模方法以此類推。 2. 不dichotomise直接把變數往裡進就是按連續變數進的了。 3. cox的假設是 h(t,x1)/h(t,x)=exp(beta*(x1-x)) 也就是hazard是proportional to exp(x change)的。這個假設不成立cox 模型做出來的結果就完全都是錯的。不單單是x，你的z也要符合這個假設。當z不符合這個假設的時候，你需要做的是stratified cox model, stratify in terms of Z，當x不符合的時候就比較棘手了，說明不能用cox來run. SAS裡面有基於martigale process的test，這個比較嚴格 很容易通不過 而且計算時間很長，也有其他經驗性的test，for this assumption.經驗型的我知道R里有，經驗性的一般比較快。

⑸ COX回歸模型的基本形式

h(t/X)=h0(t) exp (β1 X1 + β2 X2 + …… + βp Xp )
h0(t)： 基準風險函數 即所有變數取零時的t時刻的風險函數
X1、X2 …… Xp：影響因素 變數
β1、β2 …… βp：回歸系數

⑹ weibull 演算法和 cox 比例風險模型有何不同各有何優勢

【題名】【作者】余紅梅 何大衛【機構】山西醫科大學衛生統計學教研室【刊名】《中國衛生統計》 2000年第17卷第4期,215-218頁【關鍵詞】Cox模型 比例風險 擬合優度 殘差 圖示法【文摘】目的 檢查Cox模型比例風險假定圖示法的應用與比較。方法 介紹了基於Cox模型與kaplqn-meier法生存估計比較、Cox模型累積風險函數、schoenfeld殘差和score殘差的圖示法。結果 上述幾種圖示法均可不同程度地檢查PH假定。結論 建議使用schoenfeld殘差圖和score殘差圖，除評價PH假定外，前者可提供LHRF的非參數估計，後者可用於診斷觀測對Cox模型參數估計的杠桿。

⑺ 請問Cox回歸分析是什麼意思

cox回歸是做生存分析的一個半參數模型，目的是找出影響生存的危險因素有哪些，在醫學中常用於腫瘤和其他疾病的預後分析．常用的統計軟體如SAS和spss都可以實現。

採用分層的cox回歸（stratified cox），也就是按協變數分層分析，然而這種方法有個缺點，所謂「分層雖好，也不能貪多啊」。說錯了，分層雖好，但該變數也就沒有估計結果了。試想，你把主要研究因素分層了，你還研究什麼呢？

所以就要說到第二種處理方式，也就是採用時依cox回歸，也就是帶時依協變數的cox回歸。

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輔助的（ancillary）時依協變數

輔助的時依協變數，跟內部時依協變數有點不同。內部的顧名思義，主要靠自己，而輔助的，則是靠外部的推動而改變。

比如污染狀態，這個如果城市的工廠關閉一段時間，大氣狀況變成了「優」，如果工廠恢復運作，大氣狀況變成了「污染」，這就隨時間而發生了變化，而且是靠外部力量推動的變化。

再比如，工作狀態，本來你可能在一家公司工作，結果公司不景氣，裁員了，把你解僱了。這不是你內部自身決定辭職，而是被辭職，這就是外部的輔助力量。

⑻ 如何驗證cox回歸模型預測效果

Cox回歸是生存分析中最重要的方法之一，它是一種半參數模型，與參數模型相比，該模型不能給出各時點的風險率，但對生存時間分布無要求，可估計出各研究因素對風險率的影響，因而應用范圍更加更廣。下面，由我簡單給大家聊聊如何使用spss做Cox的幾個步驟。
工具/原料

SPSS
數據文件
方法/步驟

打開spss，在菜單欄中依次選擇「分析」|「生存函數」|「Cox回歸」，彈出」Cox回歸「對話框。

「時間」列表框，選入一個時間變數。「狀態」列表框，選入一個狀態變數，此時，將激活「定義事件」按鈕，單擊此按鈕，彈出定義事件對話框。

「協變數」選項組，該選項組主要包括「協變數」列表框和「方法」下拉列表框。「分類」按鈕，當選入2個以上協變數活交互項且其中部分協變數是字元串變數活分類變數時，「分類」按鈕將呈現激活狀態，可以定義分成協變數。

「層」列表框 用於選入分層變數，「繪圖」按鈕 在主對話框中單擊「繪圖」按鈕，即可彈出對話框。「保存」按鈕 在主對話框中單擊「保存」，彈出保存對話框，選擇一個使用的函數，點擊「繼續」

單擊「確認」，輸出結果。