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