コックス比例ハザードモデルとは？
こっくすひれいはざーどもでる
コックス比例ハザードモデルとは、生存時間分析において複数の共変量がイベント発生リスクに与える影響を推定する半パラメトリック回帰モデルです。
コックス比例ハザードモデルは、統計学者デイビッド・コックスが1972年に提案した生存時間分析の代表的な手法です。「ハザード」とはある時点でイベントが発生する瞬間的なリスクを表し、このモデルでは共変量（説明変数）がハザードに与える影響を推定します。
比例ハザードの仮定が名前の由来です。どの共変量も、ベースラインのハザード関数に一定の乗数（ハザード比）をかける形でリスクを変化させると仮定します。この仮定により、ベースラインハザード関数の形を明示的に指定しなくても（半パラメトリック）、共変量の効果を推定できます。
モデルの主な特徴は以下のとおりです。
- 打ち切りデータを適切に扱える
- 複数の共変量（年齢・治療法・バイオマーカーなど）を同時に投入できる
- ハザード比として結果を解釈しやすい形で表現できる
- ベースラインハザードの形を仮定しない柔軟性がある
出力として得られるハザード比は「その共変量が1単位増えると、イベント発生リスクが何倍になるか」を示します。例えばハザード比2.0は、その変数が1増えると常にリスクが2倍になることを意味します。医学系の論文では生存時間分析の標準手法として非常に頻繁に登場します。
使い方・例文
「喫煙者は非喫煙者と比べて心疾患を発症するリスクが何倍か」を年齢・性別・血圧などを調整して推定する際に、コックス比例ハザードモデルが使われます。
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