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SAS代码，假设已经拟合好两个cox回归模型ModelA和ModelB：

/* 计算两个模型的比较 HR 值 */
ods output ParameterEstimates=estimates;
proc phreg data=mydata;
model eventtime*event(0) = var1 var2 var3 / incremental;
store ModelA; /* 存储 ModelA 的参数估计值 */
run;

proc phreg data=mydata;
model eventtime*event(0) = var1 var2 var3 var4 / incremental;
store ModelB; /* 存储 ModelB 的参数估计值 */
run;

proc plm source=estimates;
id _modelName_;
model 'HR model A' /parameters="var1" reference=ModelA;
model 'HR model B' /parameters="var1 var4" reference=ModelB;
run;

如上代码，使用PHREG模型先分别拟合两个cox回归模型ModelA和ModelB，然后导出模型参数估计值，最后使用PROC PLM计算两个模型的比较 HR 值。 在PROC PLM中，“HR model A”和“HR model B”是自定义的模型标签，可以根据需要更改。