Cox 回归是时间依赖型回归 分析，应用广泛 。回归 分析根据涉及的自变量个数，分为，按自变量个数可分为单变量回归-3/和多变量回归-3/；根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归-3/和非线性回归-3/，landmark 分析和cox回归Landmark分析的区别是基于回归结果和基于病例的进展曲线的概念 。
1、生存 分析COX风险模型B值的含义B是回归系数 。生存分析是研究影响因素与生存时间和结局之间关系的方法 。简单来说就是分析影响因素是否与结局有关，以及分析影响因素是否与结局发生时间有关 。Survival 分析中的主要概念如下:Survivaltime是指从观察对象的某个起始事件到结束事件的时间，如从疾病确诊到进展/死亡的时间；存活时间有两种:第一种是Completedata ， 指从观察起点到结束事件发生的时间；第二种是删失数据 。删失数据主要有三个原因:失访、退出和终止 。
2、COX 回归模型的简介Cox比例风险回归 Cox的比例风险回归模型，缩写为Cox 回归 model 。这个模型是由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出的 。主要用于肿瘤等慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因学探索 。
【cox回归分析结果解释,生存分析和cox回归区别】
3、Cox比例风险模型Cox比例风险模型(Cox，1972)本质上是一个统计的回归模型，在医学研究中常用于考察患者生存时间与一个或多个预测变量之间的关系 。生存的步骤分析: KaplanMeier曲线和logrank检验是单因素分析 。研究中只研究一个因素的影响，然后忽略其他因素的影响 。此外，KaplanMeier曲线和logrank检验只有在预测变量被分类的情况下才有用(例如，Avs的治疗，B的治疗；男性和女性) 。
这里提出了一种新的方法，Cox比例风险回归-3/，它既适用于定量预测变量 ， 也适用于分类变量 。Cox 回归模型不仅适用于离散或连续变量，而且可以同时评估多个危险因素对生存时间的影响 。Cox比例风险模型可以同时评估多个因素对生存率的影响 。某一事件在特定时间点发生的概率就是风险率，预测风险概率的因素称为协变量 。
4、生存 分析之Cox比例风险模型 KaplanMeier生存曲线分析在上一篇文章中有介绍 。KaplanMeier模型不仅可以显示预后，还可以使用logrank方法检测组间预后是否存在显著差异 。cox比例风险模型适用于衡量某一特定因素对生存的影响程度 ， 用HR(hazardratio)的值来反映，HR是某一因素与生存的比值 。cox模型公式如下 。HR值对应的含义如下，但不能只看HR值，还要看95%CI，即95%置信区间 。如果95%CI越过1，一般不认为该因素对生存期有显著影响 。
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