对于cox模型参数估计和一些相关题网上众说纷纭，那么ar(2)模型参数的矩估计的一些题究竟是怎么回事呢，小编为你带来详细的讲解。
序曲
腊千玫瑰
【曲】杨万里
只言花十日红，此花日日春风。
胭脂笔的一头已经剥落，四边还蒙着翠绒。
别有桃李之外的香，也有梅雪里的香。
除夕夜快乐，忘了今天早上是冬天。
【翻译】
我只以为红花开了几天就不红了，但月季花却天天充满春风，娇艳欲滴。
刚刚绽放的花蕾就像一把胭脂色的画笔，翠绿的毛毛包裹着盛开的花朵。
玫瑰花的芬芳不仅可与桃李相媲美，还能与腊梅一起，振奋精神、抗击风雪。
我高兴地把它折起来，当作春花来观赏，忘记了今天早上还是冬天的腊月。
【欣赏】
这首诗的第一联描述了月季花的季节特征；下颌联着重描写月季花盛开时的形状和颜色；诗中的英雄姿态；尾联写出了诗人独特的感受，表达了诗人在腊月前看到玫瑰的喜悦之情。全诗语言生动、清新、活泼，结构严谨，层层描绘，既勾勒出月季花的精细轮廓，又表达了诗人的感情。两者紧密结合，产生了良好的艺术效果。
上联“只言花非十日红，此花日日春风”。添加诗名是很自然的事情。第二句打破了标题，延续了一句“花十日不红”，这是世人所共通的。诗人加了“唯道”二字，否定世俗观点，另辟蹊径，读来有耳目一新的感觉。“天天春风”是引导全诗的纲领。诗人热情地唱道，玫瑰充满青春活力，充满生机，奋发图强。这两句话概括起来，一是讲百花齐放，“无一朵花十日红”，二是讲玫瑰花，“天天都是春风”。虽然不是对玫瑰花的具体描述，有些抽象，但也不难理解，一般领导都能看出玫瑰花的特点。
这首歌《拉千玫瑰》据说是一首代表作。月季花四时繁茂，一年四季播种芬芳，给人们的生活增添乐趣的珍贵品质，给诗人留下了深刻的印象。他怀着深深的敬意，平淡地写下了这本书。对玫瑰的喜爱和喜悦，都蕴含在和谐的诗意意境中。玩起来很有趣，欣赏爱情。语言质朴，布景极佳，把玫瑰写得神韵极佳。
Cox回归分析的历史
上面介绍的生命表法和Kaplan-Meier过程是最基本的生存分析方法，但只适合研究单一因素对生存时间的影响。但如果影响生存时间的因素较多，则无法进行分析。这时候就需要用到一种特殊的多元分析方法Cox回归分析。
Cox回归是伦敦大学的Cox于1972年提出的，是一种半参数模型。与基于参数模型的方法不同，该方法可以评估因素的影响，而无需对生存时间的具体分布做出假设。大大降低了生存分析的门槛，推动了生存数据的研究。因此，Cox会议模型的提出被誉为生存分析研究的里程碑。
Cox回归分析的优点是适合多因素分析方法，不考虑生存时间的分布形状，可以有效利用删失数据。
Cox回归分析简介
生存分析的一个非常重要的内容就是探讨影响生存时间的危险因素。这些因素通过影响每一时刻的死亡风险来影响生存率。例如，不同特征的人群在某些时刻的风险率是不同的。
假设有n名患者，第i名患者的生存时间为ti，协变量X=Xi1,Xi2,Xin是影响患者生存时间的p个危险因素。令h表示风险因子x影响下t时刻的风险率；设h0表示在没有风险因素x影响的情况下t时刻的风险率。显然h0t=ht,0，h0t称为基本风险函数。
基本Cox模型表达式
式中，X1、X2、……Xp为协变量或影响因素，一般包括年龄、性别、临床生化指标等。为回归系数，其含义为引起的相对风险的自然对数变量X每变化一个单位，或者将风险函数增加exp倍。
例在单个自变量的情况下，用Xj表示治疗方案，Xij=0，表示标准治疗方案；Xij=1，表示改进的治疗方案；患者在时间t接受改进质量计划的相对风险是自然的对数值为lnhit/h0t且为j；当为lt;0时，有hitlt;h0t，说明改进的治疗方案的治疗效果优于标准治疗方案，否则hitgt;h0t，因此模型中的参数不仅反映了效果的强弱，也体现了行动的方向。
回归系数的估计需要借助偏似然函数，然后估计基本风险函数和风险函数。对于模型中变量的选择原则，有以下几种假设检验方法可供选择
似然比检验可以用来提出原来不显着的变量并在模型中引入新的变量，也可以用来比较包含不同变量的模型。
分数检验可以用来检验一个或多个新变量是否可以引入到模型中，也可以用来检验变量之间的交互作用是否显着。
Wald检验用于检验模型中的变量是否应该被消除；它可以根据置信区间的大小推断模型中的参数是否为0。方法是当回归系数的95置信区间包含0时，认为与0一致，不存在显着性差异。
Cox回归分析步骤
首先，Cox回归模型需要满足两个前提各风险因素的效应大小不随时间变化；危险因素之间不存在相互作用。
澄清分解题的自变量和因变量
使用样本估计参数并拟合模型
对模型中的变量权衡进行假设检验，以及模型拟合和优度检验
模型解释与应用
SPSS中Cox回归分析的实现
例某医院泌尿科医生选取了1996年至2000年间接受手术治疗的30名膀胱肿患者，调查了可能影响膀胱肿术后生存时间的因素。随访日期为2000年12月31日，通过查阅病历、电话、***等方式获得结果。分析膀胱的预后因素。
1数据说明
年龄年龄，数字
Grade肿分级，1/2/3级，数字
size肿大小（0—小于3cm，1—大于3cm），数字类型
repase是否复发；0-无复发，1-复发，数字型
time生存时间，数字
censor生存结果，0-审查，1-死亡，数字
2开放分析—生存分析—Cox回归
3参数选择及说明
主页
aTime选择代表生存时间的变量。在本例中选择时间
bstate生存状态变量，定义失败事件的标志值，本例输入1
单值当生存状态为二元变量时，选择该选项，并在后面的输入框中指定状态变量代表时间出现的值
取值范围当生存状态为多类别变量时，选择此项，在前后两个输入框中输入取值范围的起始值和结束值。
值列表在下面的对话框中输入数字后，点击添加将其添加到下面的列表中，重复此操作可以指定代表事件发生的多个不同值；同时，您还可以对指定值进行编辑更改。
ccovariates定义自变量
方法
--进入强制进入法同一组内的协变量全部进入回归方程。
--ForwardCondition前向选择法通过条件似然检验判断协变量能否进入回归方程。
--ForwardLR前向选择法通过似然检验判断协变量能否进入回归方程。
--ForwardWald前向选择法通过Wald检验判断协变量能否进入回归方程。
--BackwardCondition向后消除法通过条件似然检验确定协变量是否从回归方程中消除。
--BackwardLR后向消除法通过似然比检验判断协变量是否从回归方程中消除。
--BackwardWald后向消除法通过barWald检验判断协变量是否从回归方程中消除。
注1一般情况下，使用后向消除法更有可能避免遗漏潜在有价值的预测因子；如果想要至少有一个协变量进入模型，建议使用前向选择方法。
注2基于条件参数估计和部分最大似然估计的筛选方法相对可靠，尤其是后者。然而，基于Wald统计的检验却并非如此。它没有考虑各因素的综合影响，因此当因素之间存在共线性时，结果不可靠，因此应谨慎使用该检验方法。
d层定义分层变量进行分层分析，可以视为研究者想要控制的混杂因素
定义分类协变量页面自动将分类变量拆分为n-1个虚拟变量进行分析，与之前回归分析中虚拟变量的设置相同。
比较方法
图页
图表类型
生存分析累积生存函数曲线
风险累积风险函数散点图
负对数的对数对数累积生存函数乘以-1然后取对数
一负生存分析函数生存函数的曲线负1
b绘制协变量值
该列表给出了相应图形的公式，系统默认为各个变量的平均值。
如果要更改，请在框中选择变量后，单击要激活的Variation选项组，并在Value框中填写指定值
保存页面
生存分析函数
生存分析函数累积生存函数估计
标准差误差累积生存估计的标准误差
负对数的对数对数累积生存函数乘以-1然后取对数
b回归诊断
危险函数残差
部分残差
DfBeat去除某个观测单元后回归系数的变化
cXBeta线性预测分数
选项页面选择要输出的统计数据和统计图表
模型统计
Exp的置信区间相对风险RR的可信区间，系统默认置信度为95
估计值的相关性回归系数的相关性
显示模型信息ateverystep——输出每一步的模型；在最后一步——输出最后一步的模型。
b步概率
Entry用于设置变量引入的检查级别
移除用于设置变量移除的测试级别
c最大迭代次数默认20次
d显示基线函数每个死亡时间和每个协变量均值对应的生存率的基线风险函数，生存率的标准误差，以及累积风险函数
4结果输出及解释
基本说明
下表显示样本总数为30个，死亡样本数为27个，占90个；删失数为3，占10。
基于似然比LR的正向方法筛选变量过程
块0所有四个变量都在方程之外
第1步经过3步后，筛选过程结束。输出每一步的似然比检验结果
回归方程参数估计
结果显示肿分级、肿大小和复发是影响膀胱患者长期生存的独立因素
肿分级、肿大小、复发的回归系数均为正，提示肿分级高、肿大于30cm、复发是死亡的危险因素，即调整其他两个因素后，死亡风险增加肿分级每增加5367倍。肿大于30厘米的死亡风险是肿小于30厘米的2939倍；肿复发的死亡风险是不复发的2662倍。
根据各变量的回归系数，得到风险函数表达式
表达式右侧指数部分的值越大，风险函数ht越大，预后越差，故称为预后指数。根据合适的预后指标分位数将受试者分为低危组、中危组、高危组等组，以探讨不同预后指标范围之间生存率的差异。
方程中未包含的变量
协变量均值
功能曲线
生存分析功能表示研究样本在总体人群中总体生存率的变化。在这种情况下，患者术后40个月的生存率很低。
风险函数曲线可以看出趋势非常明显，就是随着时间的延长，患者在生存中所经历的死亡风险越来越大，到了50个月的时候，大约是6-8倍在该期间的开始时。
5语法
Cox回归分析COXREG时间/STATUS=censor1/METHOD=FSTEPLR年龄等级大小复发/PLOTSURVIVALHAZARDS/PRINT=CI95/CRITERIA=PIN05POUT10ITERATE20
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