機器之心報道
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他提出的「COX 回歸模型」曾深刻地影響了統計學研究。
昨晚，英國著名統計學家 David Cox 去世，享年 97 歲。
David Cox 因提出「COX 回歸模型」而廣為人知，并深刻地影響了統計學領域的研究。許多人自發地在社交媒體平台表達了悲痛和哀悼：
David Cox 生平
David Cox1924 年出生于英國伯明翰，在劍橋大學聖約翰學院學習數學，并在 Henry Daniels 和 Bernard Welch 的指導下于 1949 年在利茲大學獲得博士學位。
1950 年到 1956 年期間，David Cox 在劍橋大學的統計實驗室工作。1956 年到 1966 年，他在倫敦大學伯貝克學院擔任「Reader」和統計學教授。1966 年，他擔任倫敦帝國理工學院統計學系主任，後來成為數學系主任。1988 年，成為納菲爾德學院的院長和牛津大學統計系的成員，最後于 1994 年正式退休。
David Cox 在統計和應用機率方面做出了開創性的貢獻，主要學術貢獻包括 Cox 過程，以及影響深遠且應用廣泛的 Cox 比例風險模型等。
David Cox 曾任國際統計協會、伯努利數理統計與機率學會、英國皇家統計學會主席。同時，他還是英國皇家學會院士暨英國社會科學院院士，美國科學院、丹麥皇家科學院外籍院士。
因其做出的重要貢獻，David Cox 獲得皇家統計學會的蓋伊獎章（1961 年）和金獎（1973 年），并于 1985 年被英國女王伊麗莎白二世封為爵士。2010 年，他因「對統計理論和應用的開創性貢獻」而被授予英國皇家學會科普利獎章。他也是第一個獲得國際統計獎（International Prize in Statistics）的人（2017 年）。
Cox 回歸模型
生存分析的統計學領域涉及到一個特定事件發生之前的時間間隔，比如機械故障或者病人死亡。此處發生故障或者病人死亡的比率稱為危險函數。
在 1972 年引入的 Cox 比例風險回歸模型中，David Cox 提出了一個風險函數，該風險函數分為時間依賴和時間獨立兩部分。
論文連結：https://rss.onlinelibrary.wiley.com/share/XB97VAHIGECJZEBBBTWZ?target=10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x
該模型通常用于醫學研究中分析一個或多個前定變量對患者生存時間的影響。由于将依賴時間的輸入與不依賴時間的輸入分開，醫學資料的分析得以大幅簡化，Cox 模型在醫學研究中得到了廣泛的應用。據谷歌學術不完全統計，這篇文章的引用率目前超過 56612 次，也是迄今生存分析中應用最多的多因素分析方法。
2014 年 10 月，在《Nature》雜志評出的引用次數最多的 100 篇論文之中，Cox 回歸成為「引用率最高的三篇統計學論文」之一。
此外，David Cox 著有許多統計學領域的書籍，包括随機過程理論(與 H.D.Miller 合著，1965 年) ，理論統計(與 d.v. Hinkley 合著，1974 年) ，生存資料分析(與 David Oakes 合著，1984 年) ，以及推論統計學原理(2006 年)。