为什么cox回归中的ties对结果影响这么大

主要观点总结

文章介绍了cox回归在处理生存数据时与广义线性模型的不同，并详细解释了风险集、部分最大似然估计（PML）、ties的概念。文章还对比了三种处理ties的方法：breslow法、Efron法和Exact法。最后发布了一个关于临床统计交叉融合的学术会议通知。

关键观点总结

关键观点1: Cox回归与广义线性模型的区别及生存数据处理特点

Cox回归处理的是生存数据，考虑事件发生时间，风险集随时间变化。

关键观点2: 风险集、部分最大似然估计（PML）和ties的概念解释

风险集指处于风险状态的人群集；PML利用事件发生顺序进行估计；ties指在随访同一时间点上多人同时发生事件，影响参数估计。

关键观点3: 三种处理ties的方法比较

breslow法、Efron法和Exact法处理ties的思路和差异，以及在实际应用中的考虑因素。

关键观点4: 学术会议通知

介绍由北京慢性病防治与健康教育研究会等联合举办的2024年临床统计交叉融合学术会议，会议内容、时间和地点，以及会议涉及的主题和嘉宾。

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