Python解析Cox比例风险模型
Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是一种广泛应用于生存分析中的统计模型，用于探讨生存时间与多个变量之间的关系。在许多实际问题中，研究者需要分析不同影响因素如何影响某个事件的发生时间，比如医学中的患者生存时间、经济学中的公司破产时间等。Cox模型之所以受欢迎，是因为它不需要对基准生存时间做出假设，同时能较为灵活地处理多种变量的影响。
本文将详细介绍Cox比例风险模型的建立过程，参数解释，并提供实际应用中的案例，以帮助学习者更好地理解并应用这一模型。
Cox比例风险模型
Cox比例风险模型是一种半参数模型，它通过线性回归的方法来处理时间数据，建模目标是预测某个事件的发生时间（即"生存时间"）与多个预测变量（协变量）的关系。这个模型的核心假设是比例风险假设，即各协变量对事件发生的影响在时间上是恒定的。
在生存分析中，假设存在一个因变量 T T
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