Cox比例風險模型
Cox迴歸分析，全稱爲Cox比例風險模型（Cox proportional-hazards model），是一種在生存分析中廣泛應用的統計方法。它主要用於探討影響事件發生時間（如死亡、疾病發展等）的因素，特別是關注那些與生存時間相關的因素。Cox迴歸可以分析多箇因素對生存期的影響，並且能夠處理數據缺失的情況。
Cox迴歸模型是一種半參數模型，它通過風險函數（h(t)）來描述事件發生的速度，即“死亡”速度，這個風險函數隨時間變化而變化。模型中的h0(t)是迴歸方程的截距，而x1,x2,...,xj是自變量，β1,β2,...,βj爲迴歸係數。Cox迴歸通過這些係數來探討自變量x對因變量h(t)的影響。
Cox迴歸與多重線性迴歸和Logistic迴歸的區別在於，它的因變量可以是包含二分類結局變量和連續型生存時間變量的生存資料。而多重線性迴歸的因變量爲連續變量，Logistic迴歸的因變量爲分類變量。
Cox迴歸模型是由英國統計學家D.R.Cox在1972年提出的，以紀念他對生存分析領域的貢獻。