生存分析论文
运用生存分析与变点理论对深证成指的研究
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图 １ 深 证 成 指 （ ９ １ ４月 ３ 日 ～２０ １９ 年 ０ ６年 １ ０月 １ 日） ７
在每 日收益率的基础上我们得到连涨连跌 的收益率 ， 即统计每次股指开始上涨至上涨结束时收 益率的和（ 连涨收益率 ）它可以看作是一次上涨的“ ， 寿命” 以及股指开始下跌 至下跌结束时的和（ ， 连 跌 收益 率 ） 它可 以看 作是 一次 下跌 的 “ ， 寿命 ” 正 因为我 们统 计 的连涨 连跌 的收益 率 可视 为 每 次涨 跌 ，
１０ ９ ０年 Ｂ ｃｅｅ 提 出收益 率服从 正态 分 布 的假 设 。然 而后 来 许 多 学 者 通 过研 ａｈｌｒ ｉ
究， 发现许多不符合正态性假设 的例子 ， 也就是说收益率具有尖峰厚尾的特点 ， 用正 态分 布进行 拟合 并不 理想 。进 一 步 的研 究 表 明 ， 益 率服 从 稳态 分 布 。 以 收 往研究的收益率一般是每 日收益率 ， 在本文中我们研究连涨连跌的收益率 。 生存分析（ ｕ ｉ ｌ ｎｌ ｉ 是工程、 Ｓｒ ｖ ａ ｓ ） ｖ ａＡ ｙｓ 医学 和生物学等领域 中一个很受关 心
厮 宄（月 ） 双刊
２８ 第 期总 ３ ） ０ 年 ６ （第７ ０ 期
家政人员生存现状论文
摘要家政人员作为现代家庭服务的重要提供者，其生存现状直接关系到家庭服务的质量和家政行业的健康发展。
本文将从家政人员的收入水平、工作环境、健康状况、权益保障、职业发展以及面临的挑战等方面进行深入分析，探讨家政人员的生存现状，并提出相应的改进建议。
一、引言随着社会经济的发展和家庭结构的变化，家政服务需求日益增长。
家政人员作为这一行业的主体，承担着家庭清洁、照顾老人儿童、烹饪等多种职责。
然而，家政人员的生存现状却鲜少受到社会的广泛关注。
本文旨在通过深入分析家政人员的生存现状，为改善其工作环境和提高生活质量提供参考。
二、家政人员的收入水平2.1 收入水平参差不齐家政人员的收入水平因地区、服务内容、技能水平等因素而异。
一线城市的家政人员收入相对较高，而二三线城市则相对较低1。
同时，专业化的家政服务如月嫂、育婴师等价格较高，而普通家政服务则相对较低1。
然而，总体来看，家政人员的收入水平仍然偏低，难以满足日益增长的生活成本2。
2.2 收入稳定性差家政人员的收入稳定性较差，受市场需求、雇主偏好等多种因素影响。
在市场需求旺盛时，家政人员收入较高；但在需求淡季或遭遇雇主解雇时，收入锐减甚至无收入2。
三、家政人员的工作环境3.1 工作环境多样家政人员的工作环境因服务内容而异。
有的家政人员在雇主家中工作，需要适应不同的家庭环境和氛围；有的则在公共场所或机构工作，面临更复杂的工作环境1。
3.2 工作压力大家政人员需要长时间面对繁重的工作任务和雇主的期望，工作压力较大。
同时，由于工作性质的特殊性，家政人员还需要面对来自雇主的情绪波动和不确定因素1。
四、家政人员的健康状况4.1 职业病风险高家政人员长期从事体力劳动和重复性劳动，容易引发颈椎病、腰椎间盘突出症等职业病3。
此外，由于工作环境的特殊性，家政人员还可能面临化学污染、生物污染等健康风险1。
4.2 心理健康问题家政人员在工作过程中可能遭遇雇主的误解、不尊重甚至虐待，导致心理健康问题频发3。
大细胞肺癌术后患者生存率相关因素分析论文
大细胞肺癌术后患者生存率的相关因素分析【关键词】大细胞肺癌术后；患者生存率；相关因素大细胞肺癌又被称为大细胞未分化癌，它是一种没有任何形态学特征的癌。
大细胞肺癌在临床上较为罕见，一般低于全部收治肺癌病例的1%[1-5]。
癌细胞不仅体积较大，还具有多形性。
它既无如同鳞癌细胞的角化、角化珠及细胞间桥，也无如同腺癌细胞形成腺泡或产生黏液等特征。
大细胞肺癌常常发生在肺上叶，且多为周围型，体积较大，边界清楚，分叶，较少形成空洞。
其恶性化程度较高，手术及疗效差，预后往往不良。
本研究旨在研究大细胞肺癌术后患者生存率的相关因素，分析性别、年龄、肿瘤发生部位、肿瘤淋巴结分期、肿瘤tnm分期等与患者生存时间、生存率之间的关系，为临床治疗提供依据。
1 资料与方法1.1 一般资料患者为我院1990年12月——2009年12月住院的大细胞肺癌患者，共50例，均经过病理学检查确诊。
其中男性46例，女性4例。
年龄36-76岁。
平均年龄为59.7岁。
1.2 治疗方法姑息性手术治疗8例，全肺切除术治疗14例，肺叶切除术治疗28例。
1.3 统计学处理采用spss11.0统计学软件进行统计分析，各因素与生存率的关系采用log-rank检验，其中年龄以60岁为界，肿瘤发生的部位分为上叶和中下叶两组分析。
检验水准，采用α=0.05，p0.05）。
肿瘤淋巴结分期、tnm分期与患者的生存时间密切相关，影响患者的生存率（p0.05）。
而与肿瘤淋巴结分期、tnm分期密切相关，两者均能显著影响患者的生存率（p<0.05），提示肿瘤淋巴结分期、tnm分期是大细胞肺癌生存率的影响因素，与文献[10]报道相符。
参考文献[1] 徐启明，周乃康，刘颖，等.58例肺大细胞癌的诊断和外科治疗[j].中国肿瘤临床，2008，35（01）：15-17.[2] 陈东福，欧广飞，程贵余，等.62例肺大细胞癌临床特点及治疗结果[j].2004，13（04）：282-284.[3] 宫立群，阚学峰，刘素香，等.肺大细胞癌62例临床分析[j].中国肿瘤临床，2006，33（10）：568-570.[4] 钟殿胜，朱元珏，吴琦，等.肺大细胞癌15例临床分析[j].中国医刊，1999，（6）12：17-18.[5] 解好群，王晓芹，王静.肺大细胞癌12例临床分析[j].临床肿瘤学杂志，2001，8（1）：23-25[6] 储天晴，韩宝惠，沈洁，等.肺大细胞神经内分泌癌14例临床分析[j].上海交通大学学报（医学版），2008，28（9）：1107-1109.[7] doddoli c，barlesi f，chetaille b，et rge cell neuroendocrine carcinoma of the lung：an aggressive disease potentially treatable with surgery[j].ann thorac surg，2004，77（4）：1168-1172.[8] 朱军，陈晓峰，张慧君，等.大细胞肺癌的临床特点及预后[j].中华外科杂志，2009，47（14）：1106-1107.[9] jiang sx，kameyat，shoji m，rge cell neuroendocrine carcinoma of the lung：a histologic and immunohistochemical study of 22 cases[j].amj surg pathol，1998，22（5）：526-537.[10] 李小东，傅剑华，龙浩，等.47例肺大细胞癌临床分析[j].中国肿瘤临床，2005，32（8）：448-450.。
生存分析结课论文
《生存分析结课论文》——关于乳腺癌术后生存情况与患者年龄的研究班级：姓名：学号：2016年5月7日目录摘要本文讨论45岁以上乳腺癌患者的术后生存状况。
对44名45岁以上的乳腺癌患者的资料进行回顾性分析，按年龄分为两组，其中A组（<50岁,25例），B组（≥50岁，19例），探讨乳腺癌患者术后生存情况与患者年龄间的关系。
结果有统计学意义(P<0．01)。
年龄是乳腺癌的一个独立预后变量，但乳腺癌的其他影响患者生存状况因素如：临床分期、淋巴结转移、病理类型、手术方式对乳腺癌患者的影响也是不容忽视的。
关键词生存分析乳腺癌年龄Kaplan-Meier估计Nelson-Aalen估计 Cox模型1.问题的提出乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。
且发病率呈逐年上升的趋势，在欧美国家，乳腺癌占女性恶性肿瘤的25%-30%.乳腺癌常发病于停经妇女，我国则常见于绝经前妇女，45—50岁发病率较高。
中老年妇女是乳腺癌发病的主要对象。
发病年龄较欧美国家年轻10岁左右。
由文献报道年龄是一个对复发率有影响的独立因素，年龄在45-50岁的患者复发率增加，为比较不同年龄乳腺癌术后生存状况的差别。
本文从生存状况变化的角度做生存性分析，探讨乳腺癌术后生存情况与患者间年龄关系。
2.数据的来源选取患乳腺癌的44名妇女，初治均为手术治疗，分为两组。
A 组为年龄在45岁到50岁的患者，B组为年龄在 50岁以上的患者。
5年后得到下列复发时间。
时间（月）数据来源于《生存数据分析的统计方法》A组 4 5 9 16 12 13 10 23 28 29 31 32 47 41 41 57 62 74 100 139 20+ 258+ 269+B组 8 10 10 12 14 20 48 70 75 99 105 162 169 195 220 161+ 199+ 217+ 245+3.模型方法介绍和总结3.1 生存时间函数描述生存时间分布规律的函数主要有生存函数、死亡概率函数、概率密度函数和危险率函数。
论文写作中的统计分析方法
论文写作中的统计分析方法在各个学科领域的研究中，统计分析方法起着至关重要的作用。
统计分析方法通过对数据的描述、整理和解释，帮助研究者得出客观、准确的结论，为论文的可信度和科学性提供了基础。
本文将介绍几种常见的统计分析方法，并讨论它们在论文写作过程中的应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的整理、总结和概括，来描述数据的基本特征和分布情况的一种方法。
常见的描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差等。
在论文中，描述性统计分析可用于描述调查问卷的统计结果、实验数据的基本特征及研究对象的相关信息，帮助读者更好地了解研究的基本情况。
二、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据，对总体参数进行估计和推断的一种方法。
常见的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估计和相关分析等。
在论文中，推断统计分析可用于对样本数据结果进行验证，判断研究假设是否成立，以及对实验结果进行解释和推断，提高论文的说服力和可靠性。
三、回归分析回归分析是研究因果关系的一种统计方法，通过建立数学模型，探究自变量与因变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。
在论文中，回归分析可用于研究变量之间的相互关系，解释因果关系，预测未来趋势，为研究的进一步分析提供理论依据。
四、因子分析因子分析是通过将一组变量综合为少数几个综合因子，减少变量维度的一种统计方法。
因子分析可用于数据降维、提取主要因素、探索潜在结构等。
在论文中，因子分析可用于简化数据集，识别重要维度，探索研究对象的内在特征，提高论文的精确度和实用性。
五、生存分析生存分析是对事件发生时间或存活时间进行统计分析的一种方法。
生存分析可用于研究生物医学、社会科学等领域的事件发生与存活情况，并推断可能影响生存时间的因素。
在论文中，生存分析可用于研究事件的风险因素、预测事件的概率分布，为决策提供依据。
六、时间序列分析时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的随机变量进行统计分析的一种方法，用于分析数据的趋势、季节性和周期性等。
选择生存分析报告
选择生存分析报告引言生存分析（Survival Analysis）是统计学中一种用于探究事件发生时间和影响因素之间关系的方法。
它适用于各种领域的研究，如医学、社会科学和经济学等。
选择生存分析就是应用生存分析方法来研究各种选择对个体生存时间的影响。
本报告旨在使用生存分析方法，通过分析选择对个体生存时间的影响，给出有关选择如何影响生存的定量结论。
数据本次研究使用了一份包含选择信息和生存时间的数据集。
数据集中的每一行都代表一个个体，包含了个体的选择信息以及其生存时间。
选择信息可能包括不同的选择组合，如是否参加某项活动、是否接受某种治疗等。
以下是数据集的部分样例：个体ID 是否参加活动是否接受治疗生存时间1 是是1002 否是2003 否否3004 是否400方法生存函数生存函数是生存分析中的核心概念之一，它描述了个体在不同时间点存活的概率。
生存函数通常用Kaplan-Meier估计法进行估计，并可通过绘制生存曲线来展示。
Cox比例风险模型Cox比例风险模型是一种常用的生存分析方法，可用于估计选择对生存时间产生的影响。
它基于半参数化理论，并假设危险比在时间上保持不变。
数据处理在进行生存分析之前，首先需要对数据进行处理。
常见的数据处理方法包括：1.数据清洗：检查数据是否存在缺失值，对缺失值进行处理。
2.数据转换：将选择信息进行二值化，使其符合Cox比例风险模型的要求。
3.数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集，用于模型训练和性能评估。
结果根据所使用的生存分析方法，可以得到选择对个体生存时间的影响程度。
选择对生存时间的影响可以通过危险比（Hazard Ratio）来衡量。
危险比大于1表示选择增加了个体的生存风险，而危险比小于1表示选择降低了个体的生存风险。
根据我们的分析结果，我们得出以下结论：1.参加活动与否对个体生存时间没有显著影响，危险比为1.05（95%置信区间：0.93-1.19）。
2.接受治疗与否对个体生存时间有显著影响，危险比为0.81（95%置信区间：0.72-0.91）。
网约车司机生存现状论文
摘要随着网约车行业的快速发展，网约车司机作为行业的重要组成部分，其生存现状日益受到关注。
本文将从网约车司机的收入状况、工作强度、职业前景以及面临的挑战等方面进行深入分析，探讨网约车司机的生存现状，并提出相应的建议。
一、引言网约车行业自诞生以来，以其便捷、高效的服务模式迅速赢得了市场的青睐。
然而，随着行业的不断发展和竞争的加剧，网约车司机的生存现状逐渐成为社会关注的焦点。
本文旨在通过深入分析网约车司机的生存现状，为行业发展和政策制定提供参考。
二、网约车司机的收入状况2.1 收入水平普遍偏低近年来，随着网约车司机数量的激增，市场竞争愈发激烈，导致司机收入水平普遍偏低。
据调查数据显示，许多网约车司机的月收入已降至五六千元甚至更低1。
在扣除车辆折旧、保险费用、充电成本及生活开支后，司机的实际到手利润非常有限2。
2.2 平台抽成过高部分网约车平台为了维持运营和盈利，向司机收取高额的抽成费用。
这使得司机们的实际收入进一步减少1。
此外，平台补贴和奖励的减少也加剧了司机的经济压力2。
三、网约车司机的工作强度3.1 工作时间长为了满足日益增长的出行需求，网约车司机不得不长时间驾驶。
许多司机平均每天工作超过10小时，甚至部分司机工作时长超过14小时3。
这种高强度的工作模式不仅影响了司机的身体健康，也降低了其生活质量4。
3.2 竞争激烈随着网约车司机数量的不断增加，市场竞争愈发激烈。
司机们为了获取更多的订单和收入，不得不延长出车时间、提高服务质量5。
然而，这种竞争模式并未带来订单量的显著增长，反而导致司机收入下滑2。
四、网约车司机的职业前景4.1 行业合规化水平提高随着网约车行业的快速发展，监管政策逐步完善，行业合规化水平逐步提高。
这将有助于保障司机的合法权益，提高行业整体的服务质量5。
然而，合规化过程中也可能带来一定的成本增加和运营压力6。
4.2 技术创新带来机遇自动驾驶、人工智能等技术的不断发展为网约车行业带来新的机遇。
国际顶级期刊论文
国际顶级期刊论文浅析苦难背后的生存哲学《活着》是余华90年代创作转型期的代表之作，这是一部个人苦难的浓缩史，也是一部人类生存境遇的再现史。
小说通过对苦难主题的描绘，揭示了为了活着而活着这样一种苦难背后的朴实的生存哲学，认为活着就是人生最基本的要求和信念，个人存在的最终目标并不在生命以外的任何物件，而恰恰存在于生命过程本身，这不仅使读者感受到了活着本身所独有的力量，显示了存在的宝贵价值，同时也续写了作者本人对于人的生命与生存本真的终极关怀。
一、存活境遇――无尽的苦痛梦魇苦难一直是余华小说反复渲染的主题，尽管处于特殊的创作时期，对血腥和暴力的描述有所减弱，但他对苦难这一主题的描述却依然如故，作为余华创作转型期代表之作的《活着》同样没有逃脱苦难的深渊。
小说将苦难视作人类的生存本质，让人物在饱受物质上的困苦的同时承受着生命永逝的精神摧残，揭示了人的存在是一种永无止境的苦难历程。
《活著》中的每个人物都在极度困苦的生活中绝望，这种困苦的生活，既就是故事情节主体所特设的背景要素，又就是时代发展内在规律的外在彰显。
做为小说主人公的福贵一家的艰困处境，正是当时中国乡村历史生活的一个真实的缩影。
外部的大环境催生了存活的残酷性，战争导致民生凋敝，解放后饥荒接踵而来，福贵一家的艰困生活正是在这种特定的存活境遇中进行帷幕。
在作品中，尽管福贵家人的悉平丧生充满著了各种耐人寻味与偶然，但细究其因，终也难逃贫穷二字。
生活的窘迫轻易把福贵一家慢慢推至苦痛的深渊，使他们在穷困潦倒的生活中尝尽饥饿、疾病的深度煎熬。
小说《活著》恰是用一种平淡的语气讲诉了动乱时代中人们在超员的辛劳中生活，在极度的饥饿中绝望，在痛苦的疾病中折磨这样一种无奈的存活困境。
物质生活的贫乏固然给福贵带来肉体上无尽的苦难，但咬牙就能对付过去，唯有精神的摧残是致命的打击。
《活着》的主人公福贵过往的经历就是一系列死亡的编排史，虽然说死亡是每个人的最终归宿，但亲人的频繁离世却给福贵的精神带来了无法弥补的伤痛，这种源自血肉亲情，发自人类心灵最深处的伤痛时刻都在侵蚀着他的意志，让他在活着中煎熬。
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《生存分析论文》题目：基于非参数分析法研究改进手术对患者生存时间的影响专业：班级：姓名：2015年6月25日摘要生存分析（survival analysis）是将事件的结果（终点事件）和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。
生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点就是生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短。
临床随访，又称为前瞻性研究（prospective study），本文采用此方法进行两组肾移植的病人手术后的生存时间和结局的研究。
研究过程中主要面临的问题有：（1）结局及生存时间据需要考虑—经典的统计分析方法不能同时分析结局和生存时间；（2）随访研究中研究对象可能会失访或死于其他疾病；或因研究经费和时间的限制不可能等到所有的对象都出现结局---截尾（censoring）或终检。
生存分析能解决以上问题。
本文通过比较A组和B组两组实验数据来探究改进手术对患者生存时间的影响，通过最后结果可以看出，改进手术组会大大提高患者生存率，因此，今后医生应致力于手术改良，以多加提高患者的生存率。
关键词 Kaplan-Meier估计 Nelson-Aalen估计 Cox模型 SAS软件一、估计原理1.乘积极限法（Kaplan-Meier ）Kaplan-Meier 分析方法，又称乘法极限估计、PL 法或最大似然估计法，是由Kaplan 和Meier 在1958年提出的一种求生存函数的非参数方法。
寿命表分析适用于大样本情况，在处理小样本时，为充分利用每个数据所包含的信息，Kaplan-Meier 分析便成为首选的分析工具。
乘积极限法（Kaplan-Meier ）适用于离散数据，它用于建立时刻t 上的生存函数。
Kaplan-Meier 法是根据t 时刻及其之前各时间点上的条件生存率的乘积，来估计时刻t 的生存函数S(t)和它的标准误SE(S(t))。
设12t t tk ≤≤≤代表k 个观察对象的生存时间，设i n 为i t 时刻开始之前生存的个体数目，即危险集的大小（i=1,2,…，k ），再设i d 表示生存时间的截尾性质，i=1，2，…，k 。
又令i p 表示观察对象在时刻i t 的条件生存率，即对于i=1，2，…，k ，有：i ii i n d p n -=，其中1,0i i i i d ⎧=⎨⎩如果第个生存时间t 是完全数据；，如果第i 个生存时间t 是截尾数据；那么，观察对象在时刻t i 时的条件死亡率如下：1i i q p =-对于i=1，2，…，k ，Kaplan-Meier 法定义时刻t i 上的生存函数和它的标准误的估计公式如下：0(),1,2,.(())(ii k k i i S t p i k SE S t S t ∧=∧∧===除了生存函数，均数和中位数也是反映一组生存时间平均水平常用的统计指标。
但由于生存资料多呈偏正态分布，因而更适宜选用中位数，包括百分位数等指标。
2.log-rank 检验Log-rank 检验的渐进平均值E 和方差V ：()()()11111/221112111211121211E=111kk kkd Kk ki ki k i k kiki d K ki k i ki d Kk ki k i k ki dK kik i ki ki ki ki ki ki kiV n n h h φθφφθφφφφθφθφφφθ========⎛⎫- ⎪++⎝⎭⎡⎤⎢⎥+⎢⎥⎣⎦+=+==∑∑∑∑∑∑∑∑12ki ki n n 、分别为实验组和对照组在第K 时间间隔第i 个病人死亡前生存的人数，12ki ki h h 、分别为实验组和对照组在第K 时间间隔第i 个病人死亡前的死亡危险率，k d 为第k 个时间间隔的死亡人数。
设/,k k k d d d d ρ==∑，则(E e D =其中，11/21()Ki ik K i i k e D ργρη===⎛⎫⎪⎝⎭∑∑，11i ii i i ii φθφγφθφ=-++，()21i i i φηφ=+ 将log-rank 统计量的分布视作N （E ，1），有：/2E αβμμ=+根据区间上两组概率分配向量中的治愈率，很容易求出所需总样本含量：2/()E C n d P P =+式中，E C P P 、为试验组和对照组的事件发生率。
在随访研究中，样本含量除受统计学要求及治疗效果影响外，还有许多不确定性影响因素，例如患者入组、失访、治愈时间的分布，患者在试验阶段的依从性，以及是否满足比例风险等等。
Log-rank 检验除考虑最后结局，还考虑了出现结局的时间，并充分利用失访资料所提供的不完全信息。
对于具体的试验，本法都能拟合一个独特的生存过程，较好反应实际情况，应用灵活，因此是一种有效、可行的样本含量估计方法，能更好适应临床试验的复杂性和多样性，巧妙解决多种复杂因素并存对样本含量的影响问题。
3.Nelson-Aalen 估计在有删失的情况下，可以根据累积死亡率与生存函数的关系()ln[()]H t S t ∧=-来估计累积死亡力函数H(t)。
这时估计式为：()ln[()]H t S t ∧∧=-。
另外有一个累积死亡 力估计式，它与以乘积限估计式为基础的估计式相比，具有更好的小样本性质，这一估计式由Nelson 建议，然后由Aalen 重新发现并加以改进，这就是Nelson-Aalen 估计式，即在最大的时间观察范围内的定义如下：0,(),i ii i t t it t H t d t t y ≤⎧⎪≤⎪=⎨≥⎪⎪⎩∑ 该估计式的方差可以从下式得到：22()i iH i t tid t y σ≤=∑以累积死亡率的Nelson-Aalen 估计式为基础，生存函数的另一个估计式为：()exp[()]S t H t ∧∧=-。
Nelson-Aalen 估计式在分析数据时主要有以下两方面的应用，其一是在选择事件发生时间的参数模型方面的应用，其二是为死亡率h(t)提供粗估计，这些估计值是Nelson-Aalen 估计式的斜率。
4.Cox 模型像通常的回归分析一样，人们也希望能建立起生存时间（因变量或反映变量）随危险因素（自变量或协变量）变化的回归过程，以便对危险因素的作用大小有一个全面的了解和掌握，并根据危险因素的不同取值对生存概率进行预测。
由于很难获得准确的生存时间，前述目的较难直接实现。
1972年Cox 提出了比例危险模型，简称Cox 模型。
由于此模型在表达形式上与参数模型相似，但在对模型中的各参数进行估计时却不依赖于特定的假设，所以又称为半参数模型。
设12(,,,)k x x x x =是影响生存时间t 的k 个危险因素。
设()i h t 为i 名受试者在时刻t 的风险率，即t 时刻外后一瞬间的死亡速率。
又设0()h t 表示不受危险因素x 的影响下，在时刻t 的风险率，又称为基准风险率或基准函数。
其模型的具体形式如下：01122()()exp()i i i m im h t h t x x x βββ=+++式中，()i h t 为第i 名受试者生存到t 时刻的危险率函数，0()h t 是当所有的危险因素（即0ij x =）不存在时的基础危险率函数，'12(,,,)i i im X x x x =是可能与生存时间有关的m 个危险因素所构成的向量。
在SAS 系统中，可以利用PHREG 过程对生存数据进行回归分析，结局变量（因变量）为生存时间，可以处理有截尾数据的生存时间。
模型中的自变量可以是连续性、分类变量、时间依存的自变量。
可以对比例风险模型是否成立作出检验，利用最大似然法迭代求出模型的参数估计，对模型的参数作似然比、比分和Wald 等检验。
PHREG 过程的语法格式如下： PROC PHREG DATA=[选项]；MODEL <生存时间变量*截尾指示变量（数值）>=<自变量名>/[选项]； STRATA<分组变量名列>； FREQ<变量名列>； BY<变量名列>； RUN;二、实例背景：某医院泌尿外科于1979-1982年做了19例肾移植手术，拟了解肾移植后病人的生存时间（天）。
规定对方开始时间为病人术后一天，死亡事件为改病人因与肾移植有关的各种原因而死亡。
后改进手术方式，于1983-1986年又作了14例，该资料如下（有+的数据表示该病人截尾）。
数据：一般手术组（A组）改进手术组（B组）3 109 70+15 70+20 12020 22526 36630 390+41 475+46 518+64 647+64 801+135 1001+226 1045+365 1045+450596+680+900+900+三、SAS程序以及运行结果及分析1、Kaplan-Meier和Nelson-Aalen程序：data fujy;/*定义数据集*/input t@@; if t<0 then censor=1; else censor=0; /*如果时间小于0，为删失变量赋值为1，否则赋值为0*/if _n_<20 then group='A'; else group='B'; /*前二十个数据为A组，剩下的为B组*/t=abs(t); /*t的标准化*/cards;3 9 15 20 20 26 30 41 46 64 64 135 226 365 450 -596 -680 -900 -900 10 -70-70 120 225 366 -390 -475 -518 -647 -801 -1001 -1045 -1045; proc lifetest method=pl nelson plots=(s,ls,lls);/*利用lifetest过程进行生存分析并作生存函数图，pl为Kaplan-Meier，nelson为Nelson-Aalen*/ time t*censor(1); /*制定时间变量和删失变量，指出删失变量时删失变量的取值*/ strata group;/*指定分组变量*/run;运行结果:以下是Kaplan-Meier法和Nelson-Aalen法对A组生存资料进行统计描述的结LIFETEST 过程层1: group = A生存函数和累积危险率t 乘积极限Nelson-Aalen 失效数剩余数生存失效生存标准误差累积危险累积危险标准误差0.00 1.0000 0 0 0 . 0 19 3.00 0.9474 0.0526 0.0512 0.0526 0.0526 1 18 9.00 0.8947 0.1053 0.0704 0.1082 0.0765 2 17 15.00 0.8421 0.1579 0.0837 0.1670 0.0965 3 16 20.00 . . . . . 4 15 20.00 0.7368 0.2632 0.1010 0.2920 0.1309 5 14 26.00 0.6842 0.3158 0.1066 0.3634 0.1491 6 13 30.00 0.6316 0.3684 0.1107 0.4404 0.1678 7 12 41.00 0.5789 0.4211 0.1133 0.5237 0.1873 8 11 46.00 0.5263 0.4737 0.1145 0.6146 0.2082 9 10 64.00 . . . . . 10 9 64.00 0.4211 0.5789 0.1133 0.8146 0.2517 11 8 135.00 0.3684 0.6316 0.1107 0.9396 0.2810 12 7 226.00 0.3158 0.6842 0.1066 1.0825 0.3153 13 6 365.00 0.2632 0.7368 0.1010 1.2491 0.3566 14 5 450.00 0.2105 0.7895 0.0935 1.4491 0.4089 15 4 596.00 * . . . . . 15 3 680.00 * . . . . . 15 2 900.00 * . . . . . 15 1生存函数和累积危险率t 乘积极限Nelson-Aalen 失效数剩余数生存失效生存标准误差累积危险累积危险标准误差900.00 * 0.2105 0.7895 . . . 15 0第一列至第八列分别是生存时间、累积生存率、死亡概率、累计生存率标准误、累积危险率、累积危险标准误差、已观测到的失效时间的例数、尚未观测到的失效或截尾例数。