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《生存數據統計分析》主要系統介紹生存分布函數估計、概率密度估計、失效率估計、包含平均壽命作為特例的一類均值泛函估計及其統計性質，介紹與之相關的統計方法(如鞅重抽樣方法、估計方程方法、點過程鞅方法、經驗似然方法等)及有關的應用成果；介紹兩樣本檢驗及處理差異統計推斷方法，介紹隨機刪失回歸分析及比例風險回歸統計推斷方法、理論及應用。
目次
引言
第一章 生存分布函數估計
1.1 生存分布函數
1.2 估計的定義與計算
1.3 非參數極大似然
1.4 白相容性
1.5 強相合性
1.6 一致強相合性收斂速度
1.7 鞅方法與鞅表示
1.8 漸近表示
1.9 弱收斂與強逼近定理
1.10 Edgewoml展開
1.11 bootstrap方法與bootstrap逼近
相關成果與文獻注記
第二章 概率密度估計
2.1 核密度估計
2.2 近鄰估計
2.3 直方估計
第三章 風險率估計
3.1 核估計
3.2 直方估計
3.3 近鄰估計
第四章 平均壽命與一類均值型泛函估計
4.1 估計理論
4.2 鞅bootstrap推斷
4.3 經驗似然推斷
第五章 對照差估計
5.1 位置模型
5.2 刻度模型
5.3 位置-制度模型
第六章 非參數假設檢驗
6.1 基於生存分布檢驗的兩樣本檢驗
6.2 基於生存分布的多樣本檢驗
6.3 單樣本失效率檢驗
6.4 兩樣本或多樣本失效率檢驗
第七章 隨機刪失回歸分析
7.1 線性回歸模型
7.2 非參數回歸模型
7.3 半參數部分線性回歸
第八章 比例風險回歸模型
8.1 時間獨立協變量比例風險模型
8.2 時間相依協變量比例風險模型
8.3 時間變系數比例風險模型
第一章 生存分布函數估計
1.1 生存分布函數
1.2 估計的定義與計算
1.3 非參數極大似然
1.4 白相容性
1.5 強相合性
1.6 一致強相合性收斂速度
1.7 鞅方法與鞅表示
1.8 漸近表示
1.9 弱收斂與強逼近定理
1.10 Edgewoml展開
1.11 bootstrap方法與bootstrap逼近
相關成果與文獻注記
第二章 概率密度估計
2.1 核密度估計
2.2 近鄰估計
2.3 直方估計
第三章 風險率估計
3.1 核估計
3.2 直方估計
3.3 近鄰估計
第四章 平均壽命與一類均值型泛函估計
4.1 估計理論
4.2 鞅bootstrap推斷
4.3 經驗似然推斷
第五章 對照差估計
5.1 位置模型
5.2 刻度模型
5.3 位置-制度模型
第六章 非參數假設檢驗
6.1 基於生存分布檢驗的兩樣本檢驗
6.2 基於生存分布的多樣本檢驗
6.3 單樣本失效率檢驗
6.4 兩樣本或多樣本失效率檢驗
第七章 隨機刪失回歸分析
7.1 線性回歸模型
7.2 非參數回歸模型
7.3 半參數部分線性回歸
第八章 比例風險回歸模型
8.1 時間獨立協變量比例風險模型
8.2 時間相依協變量比例風險模型
8.3 時間變系數比例風險模型
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