cox比例风险回归模型及其R程序.ppt

Cox回归分析若i>0，则RR>1，该因素为危险因素；若i<0，则RR<1,该因素为保护因素；若i=0，则RR=1,该因素为无关因素。Cox回归基本模型的两个前提假设Cox回归模型与一般的回归分析不同，它不是直接用生存时间作为回归方程的因变量，协变量对生存时间的影响是通过风险函数和基础风险函数的比值反映的，其中的风险函数和基础风险函数是未知的。另外偏回归系数的估计需要借助于偏似然函数的方法。在完成参数估计的情况下，可对基础风险函数和风险函数做出估计，并可计算每一个时刻的生存率。二、Cox回归分析的一般步骤1.分析前的准备----数据整理2.参数估计，建立最佳模型两边取自然对数(2)建立最佳模型3.参数的假设检验拉格朗日乘子检验（LM）拉格朗日乘子检验（LM）拉格朗日乘子检验（LM）拉格朗日乘子检验（LM）拉格朗日乘子检验（LM）4.Cox模型的解释及应用(2)计算个体预后指数（prognosisindex，PI），对个体进行定性的预后评价。定义第j个观察单位的预后指数为：式中为第i个协变量的标准偏回归系数的估计值()，为第j个观察单位（个体）第i个协变量的标准化值。若PIj=0，说明该个体死亡风险处于平均水平；若PIj>0，说明该个体死亡风险高于平均水平；若PIj<0，说明该个体死亡风险低于平均水平。3．通过估计生存率，对群体定量地进行预后评价。5.Cox模型拟合优度的考察比例风险假定（PH假定）：对数线性假定R程序：多重分数多项式模型SAS程序：四、Cox模型的适用范围及注意事项2.注意事项注意事项注意事项3.Cox模型的局限性五、扩展的Cox回归模型Thankyou!