Cox模型，全稱Cox比例風險回歸模型，是由英國統計學家D.R.Cox在1972年提出的一種半參數回歸模型。該模型以生存結局和生存時間為因變數，可以同時分析眾多因素對生存期的影響，並且能夠處理截尾生存時間的資料，不要求估計資料的生存分布類型。Cox模型的基本形式為h(t|X)=h0(t)×exp(βX)，其中h(t|X)是在給定協變數X的條件下，時間t的風險，h0(t)是時間t的基準風險，exp(βX)是可調整風險的比率，也稱為協變數的風險比(hazard ratio)。Cox模型可以寫成多元線性模型的形式：Ln(h(t))=βX+ln(h0(t))。Exp(βi)稱為風險比(Hazard ratios,HR)，值βi大於零，即風險比大於1，表示隨著協變數i的增加，事件風險也增加，於是生存期減少。
Cox模型在醫學隨訪研究中得到廣泛的套用，是迄今生存分析中套用最多的多因素分析方法。例如，在生物信息學中有廣泛的套用，主要用於生存分析和預測。在生存分析中，Cox比例風險模型可以用於評估不同基因或其他生物學因素對生存時間的影響。此外，Cox比例風險模型還可以用於基於基因表達數據進行生存預測。