R语言中两个cox回归模型的比较可以用什么方法？

可以使用log-likelihood比较两个cox回归模型的好坏。具体方法是计算两个模型的log-likelihood值，然后计算它们的差值，再根据自由度的不同，使用卡方分布进行假设检验，判断两个模型是否有显著差异。

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如何使用log-likelihood比较两个cox回归模型的好坏？

可以使用log-likelihood比较两个cox回归模型的好坏，具体方法是计算每个模型的log-likelihood值，然后比较两个模型的log-likelihood值大小，值越大的模型拟合效果越好。

比较两个cox回归模型的HR值差异的SAS代码是什么

以下是比较两个cox回归模型的HR值差异的SAS代码示例：

proc phreg data = dataset1;
model time*event(0) = var1 var2 var3;
output out = cox1 p = pred1;
run;

proc phreg data = dataset2;
model time*event(0) = var1 var2 var4;
output out = cox2 p = pred2;
run;

data compare;
merge cox1(keep = pred1) cox2(keep = pred2);
hr_diff = pred1/pred2;
run;

在上面的代码中，首先使用proc phreg分别拟合了两个cox回归模型，并输出了预测值。然后使用merge将两个结果数据集合并，并计算了预测值之间的差异，从而得到了比较两个cox回归模型的HR值差异的结果。