落花之景
【宋】宋祁之诗
飘零的落花各自带着哀伤，青楼在烟雨中让人难以忘怀。
它们在空中飞舞，仿佛是回风之舞，即便落下，仍似半面妆容般美丽。
如同游子归来的泪珠，亦如繁华街头离去后的余香。
这落花或许无意间传递着双蝶的秘密，其芬芳全部赋予了蜜房，使其酿成甜蜜。
【翻译诠释】
飞舞的落花在朦胧中充满感伤，让人们想起了忘不掉的故人。
花儿仿佛在低吟浅唱中飘落，其姿态如半面妆容般动人。
落花的情景让流浪者感同身受，不禁泪流满面，留下余香在空中萦绕，仿佛引来蝴蝶，把爱情与甜蜜凝聚在一起。
【深入赏析】
此诗为精妙绝伦的咏物之作。我国古代美学中，对于物景的描绘有三个层次：形似、形神兼备和遗貌取神。
此诗作者巧妙地以落花为媒介，传递了内在的深刻含义，表达了即使外物有所改变，其内在的精神依然如一。
注：摘自古诗文网
Cox回归方程分析：理解时间依存性与风险模型
Cox回归方程构建的是等比例风险模型，前提是假设每个因素在不同时间点对结局的影响风险作用一致。
然而在实际情况中，风险比例可能会随时间变化而变化，或者协变量（如年龄）随时间变化。这时，我们不能再使用前面的Cox比例风险回归模型。
我们需要使用时间依存Cox回归，也称为非比例风险模型。
在分析时间依存Cox回归时, 必须首先指定时间依存协变量（当有多个协变量时需用编程解决）。这通常通过一个代表时间的系统变量（如T_表示）来完成。
设定时间依存协变量, 常用的方法是将时间变量T_与协变量进行相乘, 然后通过检验时间依存协变量系数的显著性来判断比例风险是否合理。
示例分析：研究术后生存时间与手术时年龄的关系
- 步骤一：打开分析—生存分析—Cox依存协变量。
- 步骤二：计算依时协变量。在界面上我们可以看到一个新增加的时间变量Time[T_]，这是系统自动生成的时间变量。
- 参数选择：在模型弹出窗，选择合适的变量如生存时间、状态、协变量等。
- 语法与运行：编写相应的语法并运行程序。
- 结果解读：解读模型检验结果、回归方程参数估计等。
具体操作示例
示例一：
打开“分析”—“生存分析”—“Cox依存协变量”，计算依时协变量后选择合适的主页和时间、状态、协变量等页面上的参数选项。
示例二（以研究大肠癌为例）:
同样打开“分析”—“生存分析”—“Cox依存协变量”，并计算依时协变量。在本例中，有2个依时协变量（年龄和确诊到手术治疗的时间），因此需要使用语法来生成相应的变量。
选择合适的变量后进入模型弹出窗口，并粘贴相应的语法。运行程序后解读模型检验结果和回归方程参数估计等。
总体而言，这两个示例都是围绕Cox回归方程展开的实践操作和应用案例。在操作过程中需要