위험 벡터를 가진 두 개인 고려 
및 
까지
평가할 예측 변수의 다양한 수를 선택할 수 있는 옵션이 있습니다. 개인의 상대적 위험은 개인의 위험비율입니다.
Cox 비례 위험 모델에서 비율의 결과는 일정합니다. 특히 상대적 위험은 시간
t에 의존하지 않습니다. 이 결과는 두 개인의 위험을 비례하게 만듭니다. 범주 예측 변수에 대한 상대적 위험은 하나의 범주
예측변수의 수준을 변경하여 따릅니다. 
및 
다른 예측 변수의 값은 동일하게 유지됩니다. 연속 예측 변수에 대한 상대적 위험은 연속 예측변수의 값을 의미 있는 증분으로 변경하여 따릅니다.
및 
다른
요인의 부호는 바뀌지 않습니다. 계수 및 표준 오류 의 계산에 대한 자세한 내용은
계수 및 회귀 방정식에 대한 방법 및 수식 집계 공정 양식의 Cox 모형 적합로
이동합니다.
상대적 위험은 회귀 계수에 대한 해석을 제공합니다. 승산비에 대한 해석은 예측 변수가 범주형인지 아니면 계량형인 지에 따라 달라집니다.
범주형 예측변수에 대한 상대적 위험
범주형 변수의 경우 상대적 위험은 변수의 한 수준에서 위험의 비교를 변수의 다른 수준에서 위험과 나타냅니다. 계산은 다른 예측 변수의 값이 동일하게 유지된다고 가정합니다.
그러면 
는 범주형 예측 변수를
나타냅니다. 의 두 가지 수준
다음과 같은 코드가
있습니다. 
및
. 그러면
회귀 계수 
. 그러면
계수 
. 비교되는 추정된
상대위험(RR)은 
에게
의 형식은 다음과
같습니다.
및
:
- 더미 코딩의 경우
및
- 효과 코딩의 경우
및
| 더미 코딩 (0, 1) | 효과 코딩(-1, 0, 1) |
|---|---|
 |
 |
더미 코딩을 사용하면 참조 수준에 항상 계수가 있습니다. 
.
신뢰 구간
100 (1 - 
) 상대적 위험에 대한
신뢰 구간은 다음과 같은 형태를 가지고 있습니다.
연속 예측 변수에 대한 상대적 위험
그러면 
연속 예측 변수의
관찰된 값입니다. 계산은 다른 예측 변수의 값이 동일하게 유지된다고 가정합니다. 연속 예측변수의
c 단위 변경에는 다음과 같은 상대적 위험이 있습니다.
신뢰 구간
100 (1 - 
) 상대적 위험에 대한
신뢰 구간은 다음과 같은 형태를 가지고 있습니다.
