コックスとは？
こっくす
コックスとは、イギリスの統計学者デイヴィッド・コックス（1924〜2022）のことで、生存時間解析における「コックス比例ハザードモデル」の提唱者として知られます。
サー・デイヴィッド・ロクスビー・コックス（Sir David Roxbee Cox）は、1924年にイングランドのバーミンガムで生まれた統計学者で、2022年に逝去しました。ケンブリッジ大学・バーキンガム大学・インペリアル・カレッジ・ロンドン・オックスフォード大学などで研究・教育に携わり、現代応用統計学の発展に多大な貢献をしました。
コックスの名を世界的に有名にした業績がコックス比例ハザードモデル（Cox proportional hazards model）です。1972年に提唱されたこのモデルは、生存時間データ（ある事象が起きるまでの時間）を複数の共変量と同時に解析する統計手法で、医学・疫学・工学など多くの分野で標準的な手法として広く活用されています。特に臨床試験における治療効果の評価に欠かせないツールです。
この手法の革新的な点は、生存時間の分布をパラメトリックに仮定しなくても（セミパラメトリック）共変量の影響を推定できる「偏尤度」の概念を導入したことです。これにより、医療データの解析が実用上格段に容易になりました。
コックス比例ハザードモデルは科学論文の引用数で世界トップクラスに位置する研究として知られており、コックスは数多くの栄誉を受けました。2010年にはコペルニクス賞、2016年にはインターナショナル・プライズ・イン・スタティスティクスを受賞しています。
使い方・例文
医学の臨床試験で「特定の治療法が患者の生存期間に与える影響」を調べる際に、コックス比例ハザードモデルが用いられます。論文の統計手法のセクションで「Cox regression」として言及されることが多いです。
この用語をシェア
最終更新: