什么是COX回归分析：COX模型的特点
COX回归分析是一种存在删失数据情况下拟合时间—事件模型的一种方法。
COX回归模型中可包含预测变量（协变量），当众多的危险因素对生存时间有影响时，应关心这其中哪些危险因素对生存时间有重要的影响，也就是确认重要的预后因素，通过建立生存时间随危险因素变化的回归模型，来确定这些对生存时间有影响的预后因素，并根据危险因素在模型中的影响对生存率进行预测。
生存分析中应用最多的多因素分析方法是COX模型。
而COX模型是一种半参数模型，它是在假设不同个体的死亡风险在所有时间上都保持一个恒定的比例的条件下提出的，但是实际情况多不能满足这个条件；生命表法适用于数据按区间分组或者大样本，以及无法准确得知研究结果出现时间的情况：Kaplan-Meier法主要用于一个个的个体数据，而非分组数据，但是当每个分组区间只包含一个数据时，K-M方法可看作是生命表分析的特例。
