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The Statistical Analysis of Failure Time Data

Wiley-Interscience

2011년 01월 25일 출간

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작품소개

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Contains additional discussion and examples on left truncation as well as material on more general censoring and truncation patterns.Introduces the martingale and counting process formulation swil lbe in a new chapter.Develops multivariate failure time data in a separate chapter and extends the material on Markov and semi Markov formulations.Presents new examples and applications of data analysis.
Preface.1. Introduction.1.1 Failure Time Data.1.2 Failure Time Distributions.1.3 Time Origins, Censoring, and Truncation.1.4 Estimation of the Survivor Function.1.5 Comparison of Survival Curves.1.6 Generalizations to Accommodate Delayed Entry.1.7 Counting Process Notation.Bibliographic Notes.Exercises and Complements.2. Failure Time Models.2.1 Introduction.2.2 Some Continuous Parametric Failure Time Models.2.3 Regression Models.2.4 Discrete Failure Time Models.Bibliographic Notes.Exercises and Complements.3. Inference in Parametric Models and Related Topics.3.1 Introduction.3.2 Censoring Mechanisms.3.3 Censored Samples from an Exponential Distribution.3.4 Large-Sample Likelihood Theory.3.5 Exponential Regression.3.6 Estimation in Log-Linear Regression Models.3.7 Illustrations in More Complex Data Sets.3.8 Discrimination Among Parametric Models.3.9 Inference with Interval Censoring.3.10 Discussion.Bibliographic Notes.Exercises and Complements.4. Relative Risk (Cox) Regression Models.4.1 Introduction.4.2 Estimation of .4.3 Estimation of the Baseline Hazard or Survivor Function.4.4 Inclusion of Strata.4.5 Illustrations.4.6 Counting Process Formulas.4.7 Related Topics on the Cox Model.4.8 Sampling from Discrete Models.Bibliographic Notes.Exercises and Complements.5. Counting Processes and Asymptotic Theory.5.1 Introduction.5.2 Counting Processes and Intensity Functions.5.3 Martingales.5.4 Vector-Valued Martingales.5.5 Martingale Central Limit Theorem.5.6 Asymptotics Associated with Chapter 1.5.7 Asymptotic Results for the Cox Model.5.8 Asymptotic Results for Parametric Mod

"…provides excellent exposure to the theory." (Journal of Statistical Computation and Simulation, June 2005)"The book contains a wealth of material and analytic insight…will continue to be an invaluable resource for all researchers and graduate students in the field…for years to come." (Journal of the American Statistical Association, December 2003)"...researchers in hazard function are likely to find new and valuable information in this book..." (Journal of Mathematical Psychology, Vol. 47 2003)"Do you work in life statistics or reliability statistics? If so, you probably need this book...it contains everything you have ever wanted to know plus a lot more...the second edition...is a great book&-improved, modernized, and comprehensive..." (Technometrics, Vol. 45, No. 3, August 2003)"A review of the first edition, my first contribution to Short Book Reviews...stated 'This book should become a standard reference in the field.' In view of the undeniable accuracy of that prediction, need I say more?" (Short Book Reviews, Vol. 23, No. 2, August 2003)

작가정보


저자 :

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저자 :
JOHN D. KALBFLEISCH, PhD, is Professor of Biostatistics at the University of Michigan in Ann Arbor and the University of Waterloo in Ontario, Canada.ROSS L. PRENTICE, PhD, is Professor of Biostatistics at the Fred Hutchinson Cancer Research Center and the University of Washington in Seattle.




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