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COX比例危险率模型是医学领域中常见的一种预后模型，有广泛的应用。自D.R.COX(1972)提出这个模型以后，受到了很大的关注，此后N.Breslow，Efron，Peto，I.Hertz-PicciottoandB.Rockhill等很多的统计学家对这个模型做了更进一步的分析及扩展。本文主要针对小样本情形下的COX比例危险率回归提出一种新的方法-两步回归法。小样本情形下，尤其在高删失率，协变量为属性变量时，直接对所有的变量回归会导致回归误差较大。这些问题是我们对北京市人民医院提供的卵巢癌临床数据分析建模时遇到的，我们发现直接回归的结果与临床经验及医学意义不一致。为了解决这个问题，我们尝试分两步作回归，得到的结果更具说服力。最后我们通过模拟的方法比较直接回归法和两步回归法。