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第一章 预备知识 1

1 引言 1

2 基本函数和常见的参数模型 7

3 截断数据的参数最大似然估计 12

第二章 生存函数的估计 20

1 寿命表方法 20

2 Kaplan-Meier 估计的直观背景 22

3 Kaplan-Meier 估计的一致性 27

4 Kaplan-Meier 估计的过程收敛与强逼近理论 40

5 其他截断机制下的生存函数估计 48

6 生存函数的函数或泛函的估计 54

7 Strassen 型 LIL 及 Wellnet 型比值定理 61

第三章 Cox 模型 71

1 Cox 模型的基本理论 71

2 Cox 模型的一些解释和应用例子 75

3 多重状态的 Cox 模型 83

4 Cox 模型的若干理论结果 87

1 Miller 估计 93

第四章 截断数据的回归分析 93

2 Buckley-James 估计 96

3 K-S-V 估计 100

4 Class K 估计 104

5 非参数回归分析 116

第五章 截断数据的秩检验 123

1 Gehan 检验与 Mantel-Haenszel 检验 123

2 截断数据线性秩检验的渐近性质 130

3 截断数据回归分析的线性秩统计方法 135

1 计数过程 144

第六章 生存分析中的鞅论方法 144

2 鞅与随机积分 152

3 Aalen 模型 160

4 极限理论 165

5 修正的 Kaplan-Meier 估计 171

第七章 时间序贯计划 181

1 分组序贯计划与数据监视 181

2 时间序贯估计 187

3 非参数时间序贯检验 193

4 时间序贯计划的秩统计方法 198

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