El procedimiento Riesgos Proporcionales de Cox está diseñado para ajustar un modelo estadístico semi-parámetrico a los tiempos de falla de una o más variables predictoras.

Riesgos Proporcionales 

El procedimiento Riesgos Proporcionales de Cox está diseñado para ajustar un modelo estadístico semi-parámetrico a los tiempos de falla de una o más variables predictoras.

Las predictoras pueden ser cuantitativas o categóricas. Modelos de primer o Segundo orden pueden ser ajustados, con o sin interacciones.

La única suposición es que los predictoras actúan de manera multiplicativa en la función de riego. Los tiempos de fallas pueden ser censurados o no censurados.

La salida del procedimiento incluye un estimador de la función de riesgo y una prueba de significancia en cada una de las variables predictoras.

Graficas de las funciones estimadas de supervivencia de riesgo pueden ser creadas.

Variable Dependiente: Una variable numérica conteniendo Y, los tiempos de falla (para datos sin censura) o los tiempos de censura (para datos censurados).

• (Censura): Una columna opcional indicando si cada valor ha sido censurado o no.

Introduce 0 si el valor de la variable dependiente representa un tiempo de falla censurado. Introduce un 1 si el valor ha sido censurado por la derecha (el tiempo de falla verdadero es mas grande que el valor introducido).

• Factores Cuantitativos: Columnas numéricas que contienen los valores de algunos factores cuantitativos que son incluidos en el modelo.

• Factores Categóricos: Columnas numéricas o no numéricas que contienen los niveles de algunos factores categóricos que son incluidos en el modelo.

Modelo Estadístico Los modelos de riesgo proporcionales de Cox suponen que el efecto de las variables predictoras sobre la función de riesgo puede ser expresado como un producto de términos que envuelven las variables predictoras X y una función de base de riesgo.

donde h0(t) es una función base de riesgo apropiada cuando todas las variables predictoras son igual a 0. La función exp (Xβ) es la razón de la función de riesgo para una observación con variables predictoras X observadas y la función base de riesgo.

La tabla incluye:

• Resumen de Datos: Un resumen de los datos de entrada, incluyendo el número de observaciones n usada para ajustar el modelo.

• Modelo de Regresión Estimado: Estimadores de máxima verosimilitud de los coeficientes β en el modelo de regresión, con errores estándar e intervalos de confianza aproximados.

• Pruebas Razón de Verosimilitud: Esta prueba se corre para determinar si los coeficientes son o no significativamente distintos de 0. P-valores de dos colas son mostrados. P-valores pequeños (menos que 0.05 si se opera en un nivel de confianza del 95%) corresponden a variables estadísticamente significantes)

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