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目次

縦断データの分析 2 イベント生起のモデリング

縦断データの分析 2 イベント生起のモデリング

  • JUDITH D.SINGER(著)/ JOHN B.WILLETT(著)/ 菅原 ますみ(監訳)/ 松本 聡子(ほか訳)
  • 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

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