cox回归模型可引入哪些类型的自变量

Question

如题所述

Answer 1

cox回归模型可引入连续型、类别型、事件型类型的自变量。

Cox回归模型是一种特殊的半参数模型，可以用于捕捉影响死亡风险的因素，研究情况发展和预测生存时间。它可以引入各种类型的自变量，比如连续型、类别型、事件型等，具体的变量类型可以根据实际的研究主题进行不同的选择。

如果考虑到自变量的不同类型，可以建立多重Cox回归模型。例如，可以将连续型、类别型和事件型变量分别带入Cox回归模型，并将模型参数表述为不同变量的常数值或回归系数。其中，连续型自变量的表达式可以是log（t）/log（2）+B×X。

类别型自变量可以表示为B1X1+B2X2+B3X21，而事件型自变量的表达式可以表示为B4（T1-T0）+B5（X1≠X2）。这些表达式的常数值或回归系数B及X可以由实证数据得出，以此来研究影响生存时间的因素。

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。

Cox回归模型的假定：

1、比例风险假定，各危险因素的作用不随时间的变化而变化，即不随时间的变化而变化。因此，公式（1）又称为比例风险率模型（PH Model）。这一假定是建立Cox回归模型的前提条件。

2、对数线性假定 模型中的协变量应与对数风险比呈线性关系，如公式（2）。