在许多学科领域,如医学,生物学,保险精算学,可靠性工程学,公共卫生学,经济学以及人口统计学等领域,都会对某给定时间发生的随机事件进行研究,即研究事件发生时间的规律,针对这些问题一些研究者提出了许多模型,其中较重要的就是Cox(1972)的Cox比例危险模型。该模型是一种半参数方法,模型中允许有“删失(或截尾)”数据存在,并且可以同时分析众多因素对生存时间的影响。此模型的应用面很宽,在生存分析中占有特殊的地位,在用Cox危险比例模型对生存数据进行分析之前,对影响生存时间的所有协变量进行变量选取,以确定哪些协变量要被引进到模型中来。如果不小心将一些没有统计学意义的协变量引进模型中,不仅增加了计算量,而且降低了模型参数的估计以及预测的准确度。本文要做的工作就是对半参数Cox可和模型做系数估计,变量选取。由于模型中的连续变量对响应变量的关系是未知且非线性的,我们用三次样条函数来做近似,再对上面模型采用逐步的方式,估算出其系数,得到我们想要的模型。另外将采用Park与Hastie(2006)提出一种GLM路径跟踪算法,对这个可和模型进行系数估计,变量选取,最后利用计算机模拟,分析实际的例子,验证算法的灵活性,有效性。