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我知道 MATLAB 中有COXPHFIT函数可以进行 Cox 回归，但我在理解如何应用它时遇到了问题。

1）如何将两组样本与生存数据（survdays）、删失（cens）和一些预测值（x）进行比较？由groups逻辑变量定义的组。组有不同数量的样本。

2) coxphfit 中的基线参数是什么？我确实阅读了文档，但我应该如何正确选择基线？

如果您知道一个有关于医疗生存数据的详细示例的网站，那就太好了。我只找到了甚至没有提到 coxphfit的Mathworks 演示。

你知道 Cox 回归可能是另一个第 3 方函数吗？

更新：r自从我得到的答案是R之后添加的标签。

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在生存分析中，危险函数是瞬时死亡率。

在这些分析中，您通常是在测量某物对该危险函数的影响。例如，您可能会问“吞下砷会增加人的死亡率吗？”。背景危害是人们无论如何都会死亡的水平（在这种情况下，没有吞下砷）。

如果您coxphfit仔细阅读文档，您会注意到该函数试图计算基线风险；它不是你输入的东西。

基线 计算基线危害的 X 值。

编辑：MATLAB 的coxphfit函数显然不适用于分组数据。如果您愿意切换到R，那么分析是单行的。

library(survival)

#Create some data
n <- 20; 
dfr <- data.frame(
  survdays = runif(n, 5, 15),
  cens     = runif(n) < .3,
  x        = rlnorm(n),
  groups   = rep(c("first", "second"), each = n / 2)
)

#The Cox ph analysis
summary(coxph(Surv(survdays, cens) ~ x / groups, dfr))

另一个编辑：baselineMATLAB 的那个参数coxphfit似乎是一个归一化常数。R 的coxph函数没有等效参数。我查看了 Michael Crawley 的Statistical Computing，它似乎表明基线危险并不重要，因为当您计算个人死亡的可能性时它会抵消。参见第 33 章，特别是 p615-616。我对模型如何工作的了解不足以解释 MATLAB 和 R 实现中的差异；也许您可以在Stack Exchange Stats Analysis网站上提问。

于 2010-08-13T13:41:00.310 回答