實(shí)用生存模型：不完全數(shù)據(jù)分析

1 基本概念和模型
1.1 生存分析研究的問題
1.2 生存數(shù)據(jù)
1.3 生存隨機(jī)變元的分布及風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)
2 生存數(shù)據(jù)的非參數(shù)估計(jì)
2.1 不完全數(shù)據(jù)的非參數(shù)估計(jì)
2.2 生存數(shù)據(jù)的K.M估計(jì)
2.3 生存壽命區(qū)間表估計(jì)
2.4 SAS軟件的PROCUFETEST
2.5 實(shí)例——特種訓(xùn)練中雇工淘汰數(shù)據(jù)的生存分析
3 生存函數(shù)的比較
3.1 對數(shù)序檢驗(yàn)
3.2 對例2.3的數(shù)據(jù)作logrank檢驗(yàn)
3.3 多元風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)比的生存數(shù)據(jù)檢驗(yàn)（STRATA）
3.4 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的多組對比檢驗(yàn)
3.5 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)比檢驗(yàn)
3.6 線性序檢驗(yàn)
3.7 Gehan廣義Wilcoxon檢驗(yàn)
3.8 廣義Wilcoxon檢驗(yàn)
3.9 多元樣本的對數(shù)序檢驗(yàn)
3.10 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的意義及討論
4 生存數(shù)據(jù)分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)
4.1 生存分布的似然函數(shù)
4.2 置信區(qū)間
4.3 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
4.4 回歸分析的最小二乘估計(jì)
4.5 生存分布參數(shù)的最大似然估計(jì)
4.6 指數(shù)分布
4.7 威泊分布
4.8 伽瑪分布
4.9 勞吉斯特分布
4.10 SAS的生存分析程序及其說明
5 生存數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)比例模型
5.1 風(fēng)險(xiǎn)比例模型
5.2 風(fēng)險(xiǎn)比例模型的參數(shù)估計(jì)
5.3 生存分布的估計(jì)
5.4 用SAS建立風(fēng)險(xiǎn)比例模型
6 生存分布的參數(shù)分析與過程LIFEREG
6.1 生存分布參數(shù)分析的一般問題
6.2 LIFEREG常用的分布綜述
6.3 參數(shù)估計(jì)方法
6.4 參數(shù)回歸的應(yīng)用
7 重復(fù)測量數(shù)據(jù)分析方法
7.1 重復(fù)測量數(shù)據(jù)簡介
7.2 非風(fēng)險(xiǎn)比例模型
7.3 實(shí)例——公司離職雇員數(shù)據(jù)的多因素分析
7.4 多元事件Frailty模型簡介
參考文獻(xiàn)