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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