●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回歸模型
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節評估模型擬合度
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回歸
第1節比例機會模型
第2節部分似然
第3節部分似然應用於累犯數據
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節檢驗和放松比例機會假設
第7節時間尺度原點的選擇
第8節離散時間數據的Cox回歸
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節累計發生函數
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
譯名對照表
