cox回归，Cox Regression Model和Kaplan meier

本文目录一览

1，Cox Regression Model和Kaplan meier
2，COX回归模型的基本形式
3，R语言cox回归
4，Cox回归可以和Logistic回归一样建立预测公式吗
5，cox回归如何判断自变量与因变量的关系强弱可以通过哪些值来体现
6，请问Cox回归分析是什么意思

1，Cox Regression Model和Kaplan meier

Cox Regression Model：Cox回归模型 Kaplan meier：评估事件的时间长度

Cox Regression Model和Kaplan meier

2，COX回归模型的基本形式

h(t/X)=h0(t) exp (β1 X1 + β2 X2 + …… + βp Xp )h0(t)：基准风险函数即所有变量取零时的t时刻的风险函数X1、X2 …… Xp：影响因素变量β1、β2 …… βp：回归系数

COX回归模型的基本形式

3，R语言cox回归

你要的是box-cox变换吧。library(mass)?boxcoxboxcox(volume ~ log(height) + log(girth), data = trees, lambda = seq(-0.25, 0.25, length = 10))希望解答了你的问题！

install.packages("survival")library(survival)sur<-Surv(time,status,data=test)单因素：summary(coxph(sur~x1,data=test))summary(coxph(sur~x1+x2+x3,data=test))

R语言cox回归

4，Cox回归可以和Logistic回归一样建立预测公式吗

可以的，Cox回归也可以进行危险因素赋值的，根据HR值

cox 回归与 logistic 回归区别 logistic 回归,与线性回归并成为两大回归,应用范围一点不亚于线性回归,甚至有青出于蓝之势。因为 logistic 回归太好用，cox比例风险模型的分析思路与logistic回归相比较好，cox回归尽管应用广泛,但也不是说任何生存数据都可以用它来分析，少数也用 logistic回归。回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。

5，cox回归如何判断自变量与因变量的关系强弱可以通过哪些值来体现

一般多个自变量和因变量的关系确认仍然是通过每个自变量和因变量的关系来确认的,也就是只要每个自变量和因变量属于线性关系,则就可以认为自变量和因变量是线性的而方法主要是通过绘制散点图矩阵,看每个自变量和因变量的散点图是否呈线性趋势

检验水准a与概率p均为两侧的概率。t界值与检验水准是一致通过；样本统计量t与概率p是一致通过。 t界值是由检验水准界定的，是t分布两侧概率为检验水准时，横轴上的t值，两者之间的关系是a=p(| t|≥ta)，都是用于判定是否拒绝h0。 p是由样本统计量t确定的，两者之间的关系是p=p(| t|≥t)，是当横轴为t时，两侧的概率。故当统计量t>=t界值量时，p<=a，有统计学意义；故当统计量ta，无统计学意义。

6，请问Cox回归分析是什么意思

cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析．常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。采用分层的cox回归（stratified cox），也就是按协变量分层分析，然而这种方法有个缺点，所谓“分层虽好，也不能贪多啊”。说错了，分层虽好，但该变量也就没有估计结果了。试想，你把主要研究因素分层了，你还研究什么呢？所以就要说到第二种处理方式，也就是采用时依cox回归，也就是带时依协变量的cox回归。扩展资料辅助的（ancillary）时依协变量辅助的时依协变量，跟内部时依协变量有点不同。内部的顾名思义，主要靠自己，而辅助的，则是靠外部的推动而改变。比如污染状态，这个如果城市的工厂关闭一段时间，大气状况变成了“优”，如果工厂恢复运作，大气状况变成了“污染”，这就随时间而发生了变化，而且是靠外部力量推动的变化。再比如，工作状态，本来你可能在一家公司工作，结果公司不景气，裁员了，把你解雇了。这不是你内部自身决定辞职，而是被辞职，这就是外部的辅助力量。

cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。Cox比例风险回归模型，简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。Cox 回归是一种半参数模型，与参数模型相比，该模型不能给出各时点的风险率，但对生存时间分布无要求，可估计出各研究因素对风险率的影响，因而应用范围更广。

cox回归是做生存澈茛眠肥榘堵渺瑟末鸡分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如sas和spss都可以实现。

一楼正解。也叫比例风险模型。cox回归比参数模型的好处在于它其中的时间函数最后是会约分掉的，也就是说你不需要知道风险概率是随着时间如何变化的就可以求解了。