資料詳細

目次

9章 イベント生起について検討するための枠組み

  9.1 生存分析が必要?「起こるかどうか」と「いつ起こるか」のテスト

  9.2 イベント生起に関するリサーチ・クエスチョンを立てる

  9.3 打ち切り:イベント生起に関するデータはどの程度完全なのか?

10章 離散時間のイベント生起データを記述する

  10.1 生命表

  10.2 離散時間イベント生起データの分布を特徴づけるための枠組み

  10.3 ハザード関数,生存関数,生存期間中央値についての理解を深める

  10.4 標本変動の影響を定量的に評価する

  10.5 生命表を作るための簡単で有用な方略

11章 基本的な離散時間ハザードモデルをあてはめる

  11.1 離散時間ハザードのための統計モデルに向けて

  11.2 母集団離散時間ハザードモデルの正式な表現

  11.3 離散時間ハザードモデルをデータにあてはめる

  11.4 パラメータの推定値を解釈する

  11.5 あてはめられたハザード関数と生存関数を図示する

  11.6 乖離度統計量と情報量規準を用いてモデルを比較する

  11.7 漸近標準誤差を用いた統計的推測

12章 離散時間ハザードモデルを拡張する

  12.1 「TIMEの主効果」の異なる定式化

  12.2 補対数対数リンクを用いて離散時間ハザードモデルを定式化する

  12.3 時間変化する予測変数

  12.4 線形加法性の仮定:仮定の逸脱の発見と単純な解決方法

  12.5 比例仮定:逸脱の発見と簡単な解決

  12.6 観測されない異質性がないという仮定:単純な解決がない

  12.7 残差分析

13章 連続時間イベント生起データを記述する

  13.1 連続時間イベントデータの分布を記述するための枠組み

  13.2 連続時間生存関数とハザード関数を推定するためのグループ化の方法

  13.3 カプラン-マイヤー法による連続時間生存関数の推定

  13.4 累積ハザード関数

  13.5 ハザード関数のカーネル平滑化推定値

  13.6 連続時間生存関数,累積ハザード関数,カーネル平滑化ハザード関数に対する直観的理解を養うために

14章 コックス回帰モデルをあてはめる

  14.1 連続時間ハザードのための統計モデルに向かって

  14.2 コックス回帰モデルをデータにあてはめる

  14.3 コックス回帰モデルをデータにあてはめた結果を解釈する

  14.4 モデルをあてはめた結果を図示するノンパラメトリックな方法

15章 コックス回帰モデルを拡張する

  15.1 時変の予測変数

  15.2 層化による非比例ハザードモデル

  15.3 時間との交互作用を用いた非比例ハザードモデル

  15.4 回帰診断

  15.5 競合するリスク

  15.6 リスク集合への後発エントリー

ページの先頭へ