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COX回归模型（Cox regression model），全称Cox比例风险回归模型，是英国统计学家D.R.Cox于1972年提出的半参数回归模型，广泛应用于医学随访研究。 COX比例风险模型 （cox proportional-hazards model）是英国统计学家 D.R.COX 于1972年提出的一种半参数回归模型，它可同时研究多个风险因素和事件结局发生情况、发生时间的关系，从而克服了简单生存分析中单因素限制的不足。 Cox比例风险回归模型 （Cox Proportional-Hazards Model）是一种用于分析生存数据的重要统计方法，主要用来研究某些变量对时间至事件（如死亡、复发、失败等）的影响。

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本文深入探讨了生存分析的基本概念，包括生存概率、风险概率及其应用，详细讲解了Kaplan-Meier方法和Cox比例风险回归模型，以及如何使用C-index评估模型效果。 可以看出，Cox回归模型类似于线性回归，区别在于Cox回归的是 个体风险与人群基线风险比值的对数， 同时，这个风险比值的对数需要满足两个条件： （1）风险比值的对数与协变量之间呈线性关系，这也是“Cox比例风险回归模型”中“比例”两个字的由来； Cox回归，又称Cox比例风险模型，是一种半参数回归模型，该模型不需要对生存分析的分布进行假设（类似于非参数），可以生存结局为因变量，分析众多因素对生存结局的影响。

本指南以下几页将介绍 Cox 回归的背景和数学理论。 如果您只是想了解如何在 Prism 中运行该分析，请跳至本操作指南页面。

Cox 回归，也称为 Cox 比例风险模型，是一种主要用于生存分析的统计技术。 它评估多个变量对特定事件发生时间的影响，例如死亡、失败或任何其他感兴趣的事件。 Cox回归分析是一种重要的统计方法，可以帮助我们了解事件发生时间的影响因素，并为预测和干预提供科学依据。 在这个案例中，我们通过分析回归系数、标准差、Wald值、p值和HR值，对变量 A1 和 A2 的影响进行了评估，并提供了相应的解释和结论。 COX回归模型，又称“比例风险回归模型。 该模型以最终结局和生存时间为因变量，同时分析众多因素对生存时间的影响，目前在医疗，金融和市场研究等专业领域中广泛使用。