本文探讨了使用R、SAS和STATA三种统计软件进行生存分析时，Cox比例风险回归模型的参数估计结果存在的差异。通过实例比较，分析可能造成这些差异的原因，包括数值优化算法、精度设置等，并提供了解决方案。
进行生存分析的时候，单变量的cox回归三个软件参数估计都是一样的，在进行多变量生存分析的时候，R与SAS和STATA的结果不一致，SAS和STATA是一样的，刚开始还以为R的参数设置错了，后来查看帮助文档
Usage
coxph(formula, data=, weights, subset,
na.action, init, control,
ties=c("efron","breslow","exact"),
singular.ok=TRUE, robust=FALSE,
model=FALSE, x=FALSE, y=TRUE, tt, method, ...)
na.action, init, control,
ties=c("efron","breslow","exact"),
singular.ok=TRUE, robust=FALSE,
model=FALSE, x=FALSE, y=TRUE, tt, method, ...)
在进行cox回归的时候，有三种参数估计的方法，
c("efron","breslow","exact")，我把method改成”breslow“，R的结果就和SAS一样了~
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