序
第二版前言
第1章 導言
第1節 事件史分析的難題
第2節 事件史方法綜述
第3節 計算
第2章 離散時間方法
第1節 一個離散時間的例子
第2節 離散時間機會
第3節 logistic迴歸模型
第4節 模型估計
第5節 生物化學例子的估計值
第6節 似然比卡方檢驗
第7節 離散時間的logistic方法存在的問題
第8節 刪截
第9節 離散時間vs.連續時間
第3章 連續時間數據的參數法
第1節 連續時間的機會
第2節 參數比例機會模型
第3節 極大似然估計
第4節 一個實際案例
第5節 加速失效時間模型
第6節 評估模型擬閤度
第7節 異質性的隱性來源
第8節 為什麼選擇參數模型？
第4章 Cox迴歸
第1節 比例機會模型
第2節 部分似然
第3節 部分似然應用於纍犯數據
第4節 時變解釋變量
第5節 應用包含時變解釋變量的模型
第6節 檢驗和放鬆比例機會假設
第7節 時間尺度原點的選擇
第8節 離散時間數據的Cox迴歸
第9節 基於Cox模型的預測
第5章 多種類事件
第1節 多種類事件的分類
第2節 平行過程的估計
第3節 競爭性風險模型
第4節 競爭性風險的實例
第5節 不同種類事件間的依賴
第6節 纍計發生函數
第6章 重復事件
第1節 重復事件的計數分析
第2節 基於間隔時間的方法
第3節 基於起點時間的方法
第4節 擴展
第7章 結論
附錄
參考文獻
譯名對照錶
· · · · · · (收起)