批量单因素COX回归及多因素回归
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本文主要探讨了批量单因素COX回归和多因素回归在生存数据分析中的应用。首先，通过拆分数据为训练集和测试集，单因素分析中，组织学分期（stage）对生存时间有显著影响，风险比约为2.091，95%置信区间为(1.586, 2.758)。模型的预测能力通过Concordance指数评估，为0.681。多因素分析则进一步剔除了部分单因素中P值大于0.1的变量，如age和hepato，最后通过向后法和双向逐步法确定了6个因素的模型（包括sex、edema等）。
在比例风险假定检验中，edema和bili的检验结果提示可能存在风险比例不恒定的情况，需要采用相应方法进行调整。通过AIC比较，模型简化后的结果更有利于预测，选择AIC较小的模型。后续章节将涉及预后模型的性能指标评估，如区分度和校准度等。
这些方法和步骤在《预测模型实战：基于R、SPSS和Stata》一书中有所详述，为临床研究提供了一套实用的统计分析框架。
