大神驾到。

像通常的回归分析一样，人们也希望能建立起生存时间（因变量或反应变量）随危险因素（自变量或协变量）变化的回归方程，以便对危险因素的作用大小有一个全面的了解和掌握、并根据危险因素的不同取值对生存概率（或危险率）进行预测。由于生存时间的准确很难获得，前述目的很难直接实现。 1972年COX提出了比例危险模型（Proportional Hazard Model），简称为COX模型。由于此模型在表达形式上与参数模型相似，但在对模型中各参数进行估计时踊依赖于特定的假设，所以又有半参数模型之称。

在sas可以用 proc tpspline 来拟合半参数和非参数回归模型 你查看sas onlinedoc 中的proc tpspline 过程步就有实例。
如拟合下面的f(x1, x2) = 1 + x1 + x12 + h(x2) 这个半参数模型

data Measure;
    set Measure;
    x1sq = x1*x1;
  run;

  data pred;
    do x1=-1 to 1 by 0.1;
      do x2=-1 to 1 by 0.1;
        x1sq = x1*x1;
        output;
      end;
    end;
  run;

  proc tpspline data= measure;
    model y = x1 x1sq (x2);
    score data = pred
        out = predy;
  run;

请问大神，你熟悉半参数模型吗？（而不是生存分析）我有几个问题想问你一下