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cox回歸，Cox Regression Model和Kaplan meier

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-22 02:44:27 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

本文目錄一覽

1，Cox Regression Model和Kaplan meier

Cox Regression Model：Cox回歸模型 Kaplan meier：評(píng)估事件的時(shí)間長(zhǎng)度

Cox Regression Model和Kaplan meier

2，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(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù) 即所有變量取零時(shí)的t時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)X1、X2 …… Xp：影響因素 變量β1、β2 …… βp：回歸系數(shù)

COX回歸模型的基本形式

3，R語(yǔ)言cox回歸

你要的是box-cox變換吧。library(mass)?boxcoxboxcox(volume ~ log(height) + log(girth), data = trees, lambda = seq(-0.25, 0.25, length = 10))希望解答了你的問(wèn)題！
install.packages("survival")library(survival)sur<-Surv(time,status,data=test)單因素：summary(coxph(sur~x1,data=test))summary(coxph(sur~x1+x2+x3,data=test))

R語(yǔ)言cox回歸

4，Cox回歸可以和Logistic回歸一樣建立預(yù)測(cè)公式嗎

可以的，Cox回歸也可以進(jìn)行危險(xiǎn)因素賦值的，根據(jù)HR值
cox 回歸與 logistic 回歸區(qū)別 logistic 回歸,與線性回歸并成為兩大回歸,應(yīng)用范圍一點(diǎn)不亞于線性回歸,甚 至有青出于藍(lán)之勢(shì)。因?yàn)?logistic 回歸太好用，cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型的分析思路與logistic回歸相比較好，cox回歸盡管應(yīng)用廣泛,但也不是說(shuō)任何生存數(shù)據(jù)都可以用它來(lái)分析，少數(shù)也用 logistic回歸。 回歸方程是根據(jù)樣本資料通過(guò)回歸分析所得到的反映一個(gè)變量（因變量）對(duì)另一個(gè)或一組變量（自變量）的回歸關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式?；貧w直線方程用得比較多，可以用最小二乘法求回歸直線方程中的a,b，從而得到回歸直線方程。

5，cox回歸如何判斷自變量與因變量的關(guān)系強(qiáng)弱可以通過(guò)哪些值來(lái)體現(xiàn)

一般多個(gè)自變量和因變量的關(guān)系確認(rèn) 仍然是通過(guò)每個(gè)自變量和因變量的關(guān)系來(lái)確認(rèn)的,也就是只要每個(gè)自變量和因變量屬于線性關(guān)系,則就可以認(rèn)為自變量和因變量是線性的而方法主要是通過(guò)繪制散點(diǎn)圖矩陣,看每個(gè)自變量和因變量的散點(diǎn)圖是否呈線性趨勢(shì)
檢驗(yàn)水準(zhǔn)a與概率p均為兩側(cè)的概率。t界值與檢驗(yàn)水準(zhǔn)是一致通過(guò)；樣本統(tǒng)計(jì)量t與概率p是一致通過(guò)。 t界值是由檢驗(yàn)水準(zhǔn)界定的，是t分布兩側(cè)概率為檢驗(yàn)水準(zhǔn)時(shí)，橫軸上的t值，兩者之間的關(guān)系是a=p(| t|≥ta)，都是用于判定是否拒絕h0。 p是由樣本統(tǒng)計(jì)量t確定的，兩者之間的關(guān)系是p=p(| t|≥t)，是當(dāng)橫軸為t時(shí)，兩側(cè)的概率。 故當(dāng)統(tǒng)計(jì)量t>=t界值量時(shí)，p<=a，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；故當(dāng)統(tǒng)計(jì)量ta，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

6，請(qǐng)問(wèn)Cox回歸分析是什么意思

cox回歸是做生存分析的一個(gè)半?yún)?shù)模型，目的是找出影響生存的危險(xiǎn)因素有哪些，在醫(yī)學(xué)中常用于腫瘤和其他疾病的預(yù)后分析．常用的統(tǒng)計(jì)軟件如SAS和spss都可以實(shí)現(xiàn)。采用分層的cox回歸（stratified cox），也就是按協(xié)變量分層分析，然而這種方法有個(gè)缺點(diǎn)，所謂“分層雖好，也不能貪多啊”。說(shuō)錯(cuò)了，分層雖好，但該變量也就沒(méi)有估計(jì)結(jié)果了。試想，你把主要研究因素分層了，你還研究什么呢？所以就要說(shuō)到第二種處理方式，也就是采用時(shí)依cox回歸，也就是帶時(shí)依協(xié)變量的cox回歸。擴(kuò)展資料輔助的（ancillary）時(shí)依協(xié)變量輔助的時(shí)依協(xié)變量，跟內(nèi)部時(shí)依協(xié)變量有點(diǎn)不同。內(nèi)部的顧名思義，主要靠自己，而輔助的，則是靠外部的推動(dòng)而改變。比如污染狀態(tài)，這個(gè)如果城市的工廠關(guān)閉一段時(shí)間，大氣狀況變成了“優(yōu)”，如果工廠恢復(fù)運(yùn)作，大氣狀況變成了“污染”，這就隨時(shí)間而發(fā)生了變化，而且是靠外部力量推動(dòng)的變化。再比如，工作狀態(tài)，本來(lái)你可能在一家公司工作，結(jié)果公司不景氣，裁員了，把你解雇了。這不是你內(nèi)部自身決定辭職，而是被辭職，這就是外部的輔助力量。
cox回歸是做生存分析的一個(gè)半?yún)?shù)模型，目的是找出影響生存的危險(xiǎn)因素有哪些，在醫(yī)學(xué)中常用于腫瘤和其他疾病的預(yù)后分析。常用的統(tǒng)計(jì)軟件如SAS和spss都可以實(shí)現(xiàn)。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，簡(jiǎn)稱Cox回歸模型。該模型由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家D.R.Cox于1972年提出，主要用于腫瘤和其它慢性病的預(yù)后分析，也可用于隊(duì)列研究的病因探索。Cox 回歸是一種半?yún)?shù)模型，與參數(shù)模型相比，該模型不能給出各時(shí)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)率，但對(duì)生存時(shí)間分布無(wú)要求，可估計(jì)出各研究因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)率的影響，因而應(yīng)用范圍更廣。
cox回歸是做生存澈茛眠肥榘堵渺瑟末雞分析的一個(gè)半?yún)?shù)模型，目的是找出影響生存的危險(xiǎn)因素有哪些，在醫(yī)學(xué)中常用于腫瘤和其他疾病的預(yù)后分析。常用的統(tǒng)計(jì)軟件如sas和spss都可以實(shí)現(xiàn)。
一樓正解。也叫比例風(fēng)險(xiǎn)模型。cox回歸比參數(shù)模型的好處在于它其中的時(shí)間函數(shù)最后是會(huì)約分掉的，也就是說(shuō)你不需要知道風(fēng)險(xiǎn)概率是隨著時(shí)間如何變化的就可以求解了。
文章TAG：cox回歸CoxRegressionModel和Kaplanmeier

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