Cox比例危险率模型参数估计算法

介绍了cox比例危险率模型,以及利用高斯—牛顿迭代、改进的高斯—牛顿迭代法求解cox比例危险率模型中的极大似然估计。

基于时间相依COX模型的财务舞弊公司特征

应用时间相依COX模型对中国A股上市公司2008~2015年发生的舞弊行为进行研究.从财务指标、股权结构、公司治理等方面来研究财务舞弊公司的特征,并给出每个指标的相对危险率.研究结果表明,公司规模越大,有标准无保留审计意见,速动比率越高,第一大股东持股比例越高及监事会持股比例越高的公司越不容易产生财务舞弊行为,而董事会会议次数越多的公司,越有可能出现财务舞弊.

COX模型在乳腺癌病人预后评估中的应用

目的 :排除混杂因素 ,进一步探讨乳腺癌病人术后 5年的生存情况及各预后因素的作用。方法 :收集本院与加拿大拉瓦尔大学圣·萨可门医院 1 0 0 2例乳腺癌病人的资料 ,包括自然状况及预后因素 (经历史性队列调查获得 ) ,应用 COX模型 ,通过调整后的风险比率 ( Adjusted hazard ra-tio,AHR)定量评估各预后因素的作用。结果 :调整混杂因素后 ,两医院乳腺癌病人的死亡率非常接近 ( AHR=0 .9,P=0 .5 0 2 4 ) ;年龄因素对死亡率的影响差异无显著性 ( AHR=0 .8,P=0 .2 0 97) ;肿瘤最大直径超过 2 .0 cm的乳腺癌病人的死亡风险约为肿瘤最大直径小于 2 .0 cm的乳腺癌病人的2倍 ( AHR=2 .2 ,P=0 .0 0 0 1 ) ;淋巴结有转移病人的死亡风险约为无淋巴结转移病人的 3倍 ( AHR=3.0 ,P=0 .0 0 0 1 )。结论 :在调整混杂因素干扰后 ,两医院乳腺癌病人的死亡率仍非常接近 。

Cox模型多因子共线性处理方法的进一步研究

目的 进一步探讨Cox模型中出现多因子共线性时的处理方法。方法 首先应用因子分析法将多因子的信息分解为公因子和特殊因子两部分 ,然后对这两部分信息分别进行Cox模型拟合。结果 实例分析对分解后的公因子进行Cox模型拟合 ,并指出对特殊因子拟合的方法。结论 本文提出的方法可以避免信息的损失 。

对COX模型多因子共线性处理方法的改进

目的：探讨处理ＣＯＸ 模型多因子共线性的改进方法。方法：与逐步回归、主成分分析比较，采用因子分析法将多因子分解为公因子和特殊因子两部分，对这两部分信息分别建立ＣＯＸ模型。结论：可以消除由于共线性的存在而造成应用逐步回归时产生的矛盾，避免应用主成分分析时造成信息的损失，使模型的解释更加全面。

COX回归模型在临床医学科研中的价值

在临床医学科研中常会遇到生存数据的统计学处理分析问题,而比例危险率回归模型(简称COX回归模型)常用来进行影响生存时间的多因素分析;故在论文撰写中需根据科研设计类型和研究变量特征,进行合理的临床流行病学和医学统计学思维,以便得到正确结果。

运用Cox回归方法建立卵巢浆液性癌患者的预测生存概率表

目的建立预测卵巢浆液性癌患者3年生存率和5年生存率的数学模型及生存率表。方法收集882例卵巢浆液性癌病历资料,创建数据库。运用单因素Cox回归和多因素Cox回归方法处理数据。结果 5项预后相关因素(包括:年龄、肿瘤分期、肿瘤分级、残留癌大小,是否规范化疗),经单因素Cox回归分析,得到回归系数,有统计学意义。第二步多因素Cox回归分析得到的回归系数,与单因素回归系数相乘,得到总回归系数,由此创建预测卵巢浆液性癌患者3年生存率和5年生存率的数学模型。当预后因素处在最好条件下时,患者3年生存率和5年生存率分别为77.17%和53.71%。将最好条件和最差条件下所有可能的预测生存率列表。经检验预测生存率与实际生存率拟合较好。结论这5项预后因素对预测卵巢浆液性癌的生存率有重要影响。所获得到的数学模型以及预测3年生存率和5年生存率表有临床应用意义。

Aalen模型在医学研究中的应用

Cox比例风险模型是生存分析中最常用的模型，很多实际问题中的协变量并不满足比例风险，而且协变量的效应可能随时间变化。基于这些情况的考虑，Aalen提出了加法危险率模型，Aalen模型是Cox模型的补充。Aalen模型一个重要的特征就是其回归系数是随时间变化的函数，这种函数没有特定的形式，也不依赖任何参数假定。

心衰患者恶性肿瘤发病率的时间趋势

研究人员使用丹麦全国登记册中心数据库纳入了1997年1月1日—2016年12月31日期间心衰诊断满1年,且年龄在30~80岁的103711名未患癌症的存活患者。研究人员随访并计算了受试者五年癌症发病率。女性的年龄中位数和比例随着日历时间的推移而下降,1997—2001年:中位数为70.3(62.5~75.7),男性占60.9%;2012—2016为67.6(59.2~73.8),男性占67.5%。1997年和2016年的5年癌症发病率分别为20.9/1000人年和20.2/1000人年。在多因素Cox回归模型中,1997年(对照)和2016年之间的危险率无显著差异[风险比为1.09(0.97~1.23)]。癌症的5年绝对风险没有随着时间的推进而变化,从3.9%(1997—2001年)上升到9.0%(2012—2016年)。心衰患者的5年累计生存率随着年份的增加而增加,从55.9%(1997—2001年)增加到74.3%(2012—2016年)。

中医临床疗效评价的统计方法

临床疗效评价的目的是寻找针对某种疾病、某类人群的有效治疗方案、方法、手段、药方。在临床治疗的实际过程中,通过试验设计,可以选定一些人群,采用随机分组控制一些影响因素,由于预期结果并不仅仅是研究因素,还有许多混杂因素,这些修饰因素作为解释变量或称自变量、协变量参与临床疗效研究,运用统计模型对疗效做出分析评价。Logistic模型、Cox比率危险率模型、纵向数据模型、多层线性模型都是可以用于临床疗效评价的统计方法。

大额交易的生存分析与微观市场状态变迁

本文将运筹学中的排队论思想和数量统计学中的生存分析方法引入到金融高频数据分析中,从市场微观结构角度研究了价格过程中大额交易的发生与市场状态变量之间的相互作用:一方面大额交易对价格具有明显的拉动作用,另一方面报价变化、流动性深度和成本以及交易特征等市场因素也影响着大额交易的发生。本文以国有股减持信息入市为例,分析了大额交易的生存参数变化与市场状态变迁之间的关系。

年报披露、反应时间与投资决策——股票市场价格反应的持续模型研究

年报披露的过程就是股票市场价格结构调整的过程,也是对公司未来发展潜力进行重新评价的过程。不同的公司受年报披露影响的程度不一样,股价波动的方向、幅度、持续的时间也不同。这些信号能够帮助投资者更加全面地进行市场分析,更好地选择投资决策和时机。本文应用持续模型进行上市公司年报披露后股票市场价格反应时间的研究,选择中国沪深两市在2002 年620 家样本公司年报披露后股票价格作为研究对象,使用持续模型研究股价的变动方向和价格沿同一方向持续变动的时间。区别上市公司股价的持续上升和下降两种情况,运用Cox比例危险率模型进行拟合。研究表明,年报信息披露之后,股价变动的方向和持续时间会受到公司业绩、行业特性、审计意见类型和技术因素的综合影响,进而促进整个市场价格结构的调整。投资者可以通过对上市公司的重点业绩指标、行业特性、审计意见类型和技术指标的判断,更全面地掌握投资信息,从而做出更有利的投资决策。