首页 > 代码库 > 数学之路-数据分析进阶-Cox比例风险回归模型
数学之路-数据分析进阶-Cox比例风险回归模型
Cox比例风险回归模型（Cox’s proportional hazards regression model），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。
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，即没有协变量下的，风险函数
X1、X2 …… Xp：影响因素 变量
β1、β2 …… βp：回归系数
协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。
举个例子就是：降雨量（t） = K*温度（t） + e
其中，t是自变量时间，降雨量（t）是因变量，而温度（t）则是协变量
K 为一个常数。
数学之路-数据分析进阶-Cox比例风险回归模型
声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉： 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。