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一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法，其特征在于，设定Cox回归模型为：h(t,X)＝h<sub>0</sub>(t)exp(β<sub>1</sub>x<sub>1</sub>+β<sub>2</sub>x<sub>2</sub>+...+β<sub>n</sub>x<sub>n</sub>)其中，X＝(x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,...,x<sub>n</sub>)'是n维向量，它表示一个个体的n个变量的观测值，也是风险函数的n个协变量；h(t,X)表示具有协向量X在时刻t的风险率函数，h<sub>0</sub>(t)表示t时刻的基准风险率函数，即t时刻协变量X的取值为0时的风险率函数，可以看出h<sub>0</sub>(t)仅与时间有关；X＝(x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>,...,x<sub>n</sub>)'表示相应协变量回归系数向量；β为回归系数向量；设定Cox回归模型对应的生存函数为：S(t；X)＝S<sub>0</sub>(t)<sup>exp(X′β)</sup>其中，S<sub>0</sub>(t)是t时刻的平均生存函数，即在危险因素处在平均水平时的生存函数；则分析方法包括以下步骤：a.收集多个老人的健康数据作为样本，估算出危险因子的回归系数，所述危险因子为影响老人健康的因素；b.根据步骤a中获得的回归系数估计值，分析危险因子的相对危险系数RR；c.根据步骤b中获得的相对危险系数，获取与老人健康数据相关联的危险因子的集合；d.使用Cox生态函数对个体老人的发病率进行预测。 |
