本示例的数据来自一项心力衰竭分析，分析的主要结果可以通过参数估计（或更常见的风险比）的形式体现出来。拟合模型后，确定影响生存概率的关键预测变量包括年龄（HR=1.047，95% CI=[1.028,1.067]）、低射血分数（HR=2.159，95% CI=[1.167,4.231]）、高血压（HR=1.632，95% CI=[1.062,2.485]）和高血清肌酸（HR=2.226，95% CI=[1.391,3.534]）。从直观上看，这些结果似乎符合人们对心力衰竭相关风险因素的一般理解（换句话说，年龄较大、心脏和肾脏功能较差、血压升高的患者比其他年龄较小、心脏或肾脏功能较好、血压较低的患者患心力衰竭的风险更高）。

该分析生成的残差图表明，Cox 比例风险回归所依赖的假设并没有被违反。Scaled Schoenfeld 残差图中缺乏趋势，这表明在分析该数据时并没有严重违反比例风险假设，而偏差残差图与协方差图表明，数据中没有立即需要去除的异常值。模型偏差残差图与线性预测因子/HR 的关系图中有轻微的趋势，但这可能是由于样本中删剪数据较多（删剪观测值与事件之比 = 2.1146，删剪观测值与总观测值之比 = 0.6789），并不表明违反了模型的线性假设。

有趣的是，一些预测因子变量未能达到 "显著性"（其风险比的置信区间包含 1），包括性别、吸烟状况和糖尿病。获取本示例数据的作者认为，出现这种情况的原因可能是这些因子通常被认为是心衰早期阶段的预测因子，而本研究中的个体代表的是心衰晚期阶段的人群。