1樓：匿名使用者
cox迴歸是做生存分析的一個半引數模型，目的是找出影響生存的危險因素有哪些，在醫學中常用於腫瘤和其他疾病的預後分析．常用的統計軟體如sas和spss都可以實現。
採用分層的cox迴歸（stratified cox），也就是按協變數分層分析，然而這種方法有個缺點，所謂“分層雖好，也不能貪多啊”。說錯了，分層雖好，但該變數也就沒有估計結果了。試想，你把主要研究因素分層了，你還研究什麼呢？
所以就要說到第二種處理方式，也就是採用時依cox迴歸，也就是帶時依協變數的cox迴歸。
輔助的（ancillary）時依協變數
輔助的時依協變數，跟內部時依協變數有點不同。內部的顧名思義，主要靠自己，而輔助的，則是靠外部的推動而改變。
比如汙染狀態，這個如果城市的工廠關閉一段時間，大氣狀況變成了“優”，如果工廠恢復運作，大氣狀況變成了“汙染”，這就隨時間而發生了變化，而且是靠外部力量推動的變化。
再比如，工作狀態，本來你可能在一家公司工作，結果公司不景氣，裁員了，把你解僱了。這不是你內部自身決定辭職，而是被辭職，這就是外部的輔助力量。
2樓：
一樓正解。也叫比例風險模型。cox迴歸比引數模型的好處在於它其中的時間函式最後是會約分掉的，也就是說你不需要知道風險概率是隨著時間如何變化的就可以求解了。
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