在进行 Cox 比例风险回归后，会拟合出一个模型，提供模型中预测因子变量与估计风险率之间的关系。这些关系由每个预测变量的参数估算值概括。

一旦定义了模型，就可以为输入数据表中的每个原始个体观测值提供附加信息。这些值可在结果的 "个体值"选项卡中找到，该表中的行与输入数据表的行相对应（数据表第一行的观察值与个体值结果表的第一行相对应，以此类推）。特异性地，对于每个观测值，都要报告以下值：

•线性预测因子，XB--这是在输入每个个体的估计参数估计值和每个预测变量的值后，为 Σxi*βi 计算出的值。该值表示个体观察值的估计对数（危险率）与基线危险率的变化程度

•风险比，exp(XB) - 这是简单的指数化线性预测因子 (XB)。该值是一个乘法标量，用于根据基线危险率确定个体的危险率，或根据基线累积存活率确定个体的累积存活率。Cox 比例风险回归在很大程度上依赖于比例风险假设（即任何个体的风险率都与某个未知的基线风险成正比）。这个相对风险值（exp(XB)）代表了这种比例风险性（这个特异性个体的风险比基线风险大多少倍或小多少倍）。

•累积危害（H(t)）--这是模型在给定的观察时间内对该个体估计的累积危害（截至时间 t 的总累积风险）。累积危害值越高，估计累积生存概率值就越低（见下文）。由于一些数学/计算方面的原因，该值非常重要（因此也包含在结果表中），但不容易直接解读。累积危害值和累积存活率之间的关系可以用下面的公式来表示：

•累积存活率（S(t)）--这是模型根据观察时间估算出的个体存活率。该值表示假设个体的各预测因子变量值与本次观察值相同，个体存活到此时的概率。该值由基线生存函数（请参阅本页基线值）通过以下公式计算得出：

 

注意，利用上面提供的两个等式，可以直接从基线生存函数和线性预测因子（XB）值计算出模型估计的个体累积危险度值：