基于Copula的Cox比例风险模型在失效时间预测精度优化研究

　　本研究针对传统Cox比例风险模型在多重时间事件变量场景中绝对风险预测的局限性，提出基于藤Copula的模型扩展方法。通过模拟实验验证，新算法显著提升了失效时间预测精度，为医学死亡率预测提供了更可靠的建模工具。

　　

传统Cox比例风险模型（Cox proportional hazards model）专注于评估因素对事件发生时间的相对风险（relative risk），而在多重时间事件变量共存时，其绝对风险（absolute risk）预测能力存在局限。本研究通过引入藤Copula（vine copulas）对标准Cox模型进行扩展，有效捕捉失效时间（failure times）变量间的非线性依赖结构。模拟研究（simulation studies）表明，新算法相较现有方法显著提升了失效时间预测精度。研究成果已应用于真实医疗数据中的死亡率时间预测实践。