ファイン・グレイ競合リスクモデル

ファイン・グレイモデルは、2つ以上の相互排他的なイベントタイプが最初に発生するために競合する生存データのための半パラメトリック回帰手法である。1999年にファインとグレイによって提案されたこのモデルは、各イベントタイプの副分布ハザードを直接モデル化し、共変量を累積発生率関数（CIF）にリンクさせることを可能にする。CIFは「時間tまでにイベントタイプkを経験する確率は何か？」という問いに実際に答える量である。このモデルは、競合イベントを無視し、それによって原因別確率を過大評価する、よく知られた標準コックス回帰の欠点を修正する。