CoxModellen
Coxmodellen, eller Cox proportional hazards-modell, är ett vanligt statistiskt verktyg för överlevnadsanalys som används för att studera hur olika faktorer påverkar tiden till en specifik händelse, till exempel död eller sjukdomsframkallande utfall. Den beskriver hazardfunktionen h(t|X) vid tidpunkten t givet en uppsättning covariat X genom formeln h(t|X) = h0(t) exp(β^T X), där h0(t) är baselinehazarden och β är en vektor av parametrar. Baselinehazarden är obestämd, vilket gör modellen semi-parametrisk och möjliggör uppskattning av β utan att behöva specificera hur risken förändras över tid i fallet utan covariater.
Tolkningen av β sker genom hazard ratioer. För en enskild covariat j är hazardratioen exp(β_j). Om exp(β_j) >
Antaganden och diagnostik: huvudantagandet är proportional hazards, att hazardratioerna är konstanta över tid. Bedömningar görs med
Utvidgningar och tillämpningar: Coxmodellen har många tillägg, inklusive tidsvarierande covariater, stratifierade Cox-modeller, frailty-modeller, samt metoder för