extended cox model是什么

Extended Cox model（扩展Cox模型）是一种生存分析方法，它是Cox比例风险模型的扩展。在Cox模型中，假设危险比在时间上是恒定的，而在扩展Cox模型中，危险比可以随时间而变化。这使得扩展Cox模型能够更好地描述在研究时间内危险比变化的情况，例如在随访期内某个特定时间点上可能会发生某种事件的风险可能会增加或减少。扩展Cox模型是生存分析领域中常用的统计方法之一。

相关问题

cox frailty model这个相当于直接加一个随机量作为variable拟合cox model吗

是的，Cox frailty model是一种基于Cox proportional hazards model的扩展模型，它引入了一个随机效应或随机项来解释观测数据中由于个体间的异质性而导致的未解释变异。这个随机项可以被视为一个潜在的或未知的因素，它会影响个体的风险或生存时间。在Cox frailty model中，这个随机项通常遵循某种概率分布，如指数分布或伽马分布。通过引入随机项，Cox frailty model可以更精确地描述个体之间的差异，并提高模型的预测能力。

到底cox frailty model是用coxph还是coxme

Cox frailty model 是一种考虑了随机效应的 Cox 比例风险模型。在 R 语言中，可以使用 `coxph()` 函数或 `coxme()` 函数来拟合 Cox frailty model。

`coxph()` 函数是 R 语言中用于拟合 Cox 比例风险模型的主要函数之一。当需要考虑随机效应时，可以使用 `frailty()` 参数来指定随机效应分布。

而 `coxme()` 函数则是用于拟合混合效应 Cox 模型的函数。它可以同时处理固定效应和随机效应，因此也可以用于拟合 Cox frailty model。与 `coxph()` 函数相比，`coxme()` 函数提供了更多的随机效应分布选项，并且可以对随机效应和固定效应进行更灵活的建模。

总之，无论是使用 `coxph()` 还是 `coxme()`，都可以用于拟合 Cox frailty model。选择哪一种函数取决于您的具体需求和数据特征。如果您只需要考虑简单的随机效应，并且数据量较小，可以使用 `coxph()` 函数。而如果您需要考虑更复杂的随机效应，或者数据量较大，可以尝试使用 `coxme()` 函数。