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 proportion是什么意思啊

Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），又称为Cox模型或Cox回归模型，是一种广泛应用于生存分析的统计模型。它用于研究事件发生的时间和相关因素之间的关系，可以通过估计各个因素对事件发生速率的影响来揭示出这种关系。

Cox比例风险模型是一种半参数模型，既可以处理连续型的因变量，也可以处理二元型和多分类型的因变量。它假设了一种比例风险假设，即每个因素对事件发生速率的影响是恒定的，与时间无关。这意味着模型可以处理不同个体的事件发生时间不同的情况。

Cox比例风险模型的核心是风险比（Hazard Ratio），它表示了两个具有不同特征的个体之间事件发生的风险相对关系。当风险比为1时，表示两个个体事件发生的风险相等；当风险比大于1时，表示其中一个个体的事件发生风险比另一个个体更高；当风险比小于1时，表示其中一个个体的事件发生风险比另一个个体更低。

Cox比例风险模型的应用范围非常广泛，可以用于研究医学、生物学、流行病学等领域中的生存分析问题。通过该模型可以得出不同因素对事件发生的影响程度，从而帮助研究人员在预测、干预和决策等方面做出科学合理的判断。

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。