Cox回歸，又稱Cox比例風險回歸模型，該模型以生存結局和生存時間為因變量，可以同時分析眾多因素對生存期的影響。不僅考慮事件是否發生，也考慮事件發生出現的時間，在醫學領域較為常用。

Cox回歸分析的一般條件：

①比例風險假定，即PH假定，常通過觀察自變量分組的Kaplan-Meier生存曲線。若曲線無明顯的交叉，則提示滿足PH假定。

②樣本含量，一般需要協變量的15~20倍的陽性結局事件數。

首先，在Cox回歸中，若遭遇刪失數據過多的情況，需要採取相應的處理方法。
刪失數據的存在可能會導致數據分析結果的偏差和不準確性，因此需要進行合理處理。
對於Cox回歸而言，有以下幾種應對策略：1. 利用完全觀測數據：首先，可以將擁有完整觀測數據的個體進行分析，排除刪失數據對結果的影響，以確保結果的準確性。
2. 引入合適的刪失數據處理方法：如果刪失數據較多且對研究結果具有重要影響，可以利用合適的刪失數據處理方法，如多重插補、EM算法等，對缺失數據進行估計，以保持數據樣本的完整性和可靠性。
3. 進行敏感性分析：對於刪失數據進行敏感性分析，探索不同處理方法對結果的影響，以評估結果的穩健性和魯棒性。
此外，針對刪失數據問題，研究者還可以通過改進數據收集和記錄過程，提高數據質量和觀測率，以減少刪失數據的發生。
同時，結合具體研究領域的特點和實際情況，選擇合適的方法和工具進行數據分析和處理，以達到更可靠和有效的研究。

如果cox回歸中刪失數據太多，可以考慮使用多重插補方法來填補缺失值，或者使用加權估計方法來對缺失數據進行處理。同時，可以嘗試使用其他模型來進行分析，如隨機森林、支持向量機等。還可以通過增加樣本量或者改變研究設計來減少數據缺失的影響。但無論採用何種方法，都需要謹慎地評估結果的可靠性，避免因為缺失數據而引入偏差。

你撇開年份的概念，每個商品引入的時間點都是開始記錄，然後商品持續在架上的時候，下架的時間，還有刪失 這樣理解就可以了，相當於不管哪年新上的商品 把時間記錄點都等級為起點，然後時間 折算成一個個月數 或者天數，或者也可以年數就 不存在年份的問題了。 這樣你匯總的數據就是所有商品的生存時間數據了，當然越往後的刪失越多，但是這不影響使用cox回歸