이때 ( t ) 는 설명 변수 들 의 값 에 따라서 변화 하 는 시점 t 의 기저 위험 ( baseline hazard ) 이 다 . 이 모형 을 비례 위험 이 라고 부르 는 이유 는 어떤 두 개인 ( o , i ) 이 가진 사건 발생 위험 이 일정 하 다면 ( ( t ) / ( t ) ＝ c ) , 회귀 계수 값 만 정하 게 되 면 기저 위험 인 ( t ) 에 대해 비교 대상자 의 위험 인 ( t ) 는 상대 적 인 위험 도 ( relative risk ) 로 나타낼 수 있 기 때문 이 다 . 따라서 , 콕스 의 비례 위험 모형 에서 회귀 계수 는 설명 변수 가 한 단위 씩 증가 함 에 따른 종속 변수 의 위험 률 ( hazard ratio ) 변화 량 으로 해석 된다 . 콕스 모형 은 설명 변수 들 이 시간 에 따라 변화 할 경우 에 도 쉽 게 적용 할 수 있 다 ( Lawless , 2003 ; 송경 일 ㆍ안재억 , 1999 )