Cox 回归（又称 Cox 比例风险回归）是一种用于生存分析的统计方法，用来研究多个变量（如治疗方式、年龄、指标等）与“事件发生风险”（hazard）的关系，常用于处理删失数据（例如随访结束时事件尚未发生）。
/ˈkɑːks rɪˈɡrɛʃən/
We used Cox regression to compare survival between the two groups.
我们使用 Cox 回归来比较两组之间的生存情况。
After adjusting for age, sex, and comorbidities, the Cox regression model showed that the treatment significantly reduced the hazard of relapse.
在校正年龄、性别和合并症后，Cox 回归模型显示该治疗显著降低了复发风险。
“Cox regression” 得名于英国统计学家 David R. Cox。他在 1972 年提出了著名的 比例风险模型（proportional hazards model），其核心思想是在不必完全指定基线风险函数的情况下，估计协变量对风险的相对影响，因此也常被称为“半参数模型”。
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