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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:David G. Kleinbaum

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:2005-9-23

价格:GBP 69.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387239187

丛书系列:

图书标签:

生存分析
统计学
医学统计
流行病学
生物统计
风险分析
时间序列
回归分析
数据分析
临床研究

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具体描述

An excellent introduction for all those coming to the subject for the first time. New material has been added to the second edition and the original six chapters have been modified. The previous edition sold 9500 copies world wide since its release in 1996. Based on numerous courses given by the author to students and researchers in the health sciences and is written with such readers in mind. Provides a "user-friendly" layout and includes numerous illustrations and exercises. Written in such a way so as to enable readers learn directly without the assistance of a classroom instructor. Throughout, there is an emphasis on presenting each new topic backed by real examples of a survival analysis investigation, followed up with thorough analyses of real data sets.

好的，这是一份围绕“生存分析”这一主题，但内容完全避开特定书籍《Survival Analysis》的图书简介： --- 书名：时序的刻度：深入探索风险、寿命与事件发生的动力学副标题：从基础理论到多维建模的实践指南作者：[此处留空，或使用虚构的专家名称] 图书定位：本书并非对某一既有教材的复述或重述，而是一部立足于现代数据科学与生物统计学前沿，旨在系统、深入地剖析时间-事件关系这一复杂现象的理论与应用专著。我们聚焦于“事件发生的时间点”这一核心概念，旨在为读者提供一个全面、严谨且具有高度实践指导意义的分析框架。本书适合对处理截尾数据、评估风险动态变化，以及进行长期跟踪研究感兴趣的统计学家、生物医学研究人员、工程师、精算师以及高级数据分析师。核心内容概述：本书的结构精心设计，从最基础的概念框架构建入手，逐步推进至复杂的半参数、非参数模型以及现代机器学习在生存分析中的集成应用。我们致力于阐明统计推断的内在逻辑，而非仅仅罗列公式。第一部分：奠基与概念重塑 (Foundations and Conceptual Reframing) 本部分着重于建立对“生存”这一概念的严格数学定义。我们深入探讨了生存分析与其他时间序列分析的区别与联系。 1. 时间的本质与事件的定义：探讨时间尺度（连续、离散）的选择对模型构建的影响。重点分析“事件”的定义——其精确性如何影响后续的风险函数估计。 2. 核心函数族群的精细解析：我们将生存函数 ($S(t)$)、风险函数 ($h(t)$ 或 $lambda(t)$) 以及累积风险函数 ($Lambda(t)$) 视为描述系统衰退或持续能力的三个视角。详细阐述它们之间的积分与微分关系，并着重于如何从观测数据中无偏地估计这些函数。 3. 删失的哲学与统计学处理：删失（Censoring）是生存分析的灵魂特征。本书将“删失”视为一种信息，而非数据缺失。详细区分右删失、左删失和区间删失的机制，并严格推导基于这些机制的非参数估计方法，特别是Kaplan-Meier估计的推导过程，强调其非参数最优性。第二部分：参数与半参数模型的深度挖掘 (Deep Dive into Parametric and Semi-Parametric Models) 在确立了非参数估计的基础后，本部分转向探究协变量对生存时间影响的建模技术。 1. 比例风险模型（Proportional Hazards Model, PHM）的结构与假设：我们将Cox比例风险模型置于更广阔的背景下进行考察。重点不在于模型的简单使用，而在于对其核心假设——风险比恒定性的统计检验与诊断。我们将引入时间依赖性协变量的建模方法，如扩展的Cox模型，以处理风险比随时间变化的实际情况。 2. 加速失效时间模型（Accelerated Failure Time, AFT）：与PHM关注风险比不同，AFT模型直接关注生存时间的对数线性模型。本书详细比较了AFT与PHM在模型解释性、药物效应和干预措施评估上的差异，并提供了何时优先选择AFT模型的量化标准。 3. 参数模型的选择与拟合：针对特定的生存时间分布（如Weibull, Lognormal, Gamma分布），本书提供了基于最大似然估计的参数模型构建流程。着重讨论如何通过残差分析（如 Schoenfeld 残差）来验证分布假设的有效性，并对比参数模型在小样本或特定分布族群中的效率优势。第三部分：多状态、竞争风险与时序依赖性 (Multi-State, Competing Risks, and Temporal Dependence) 现实世界的事件往往是复杂的，涉及多种可能的结果和动态的转化过程。本部分是本书最具挑战性也最贴近前沿应用的部分。 1. 竞争风险分析（Competing Risks）：彻底分离“次要事件发生时，主要事件的生存概率”与“在任何结果发生前，事件A发生的累积概率”。我们将详细介绍Fine-Gray模型，并重点讨论其相对风险估计与传统Cox模型的区别及其适用场景。 2. 马尔可夫与非马尔可夫多状态模型：针对系统从一个状态转移到另一个状态的过程（例如疾病的缓解、复发、死亡），本书构建了基于半马尔可夫过程的生存分析框架。这包括状态转移概率的估计与风险函数的定义，特别关注其在可靠性工程和复杂疾病进程建模中的应用。 3. 时序依赖性协变量的精确处理：重新审视时间依赖性。如何处理那些在不同时间点上状态会发生变化的协变量（例如，治疗方案的改变，患者的生活方式干预）。本书提供了一套严谨的数学工具来整合这些动态信息，避免传统模型中常见的遗漏变量偏差。第四部分：模型验证、预测与现代集成方法 (Validation, Prediction, and Modern Integration) 本部分关注模型的稳健性、预测能力以及如何将生存分析技术与现代计算工具相结合。 1. 模型拟合优度与稳健性检验：超越传统的似然比检验，本书介绍了基于重抽样技术（Bootstrap, Jackknife）对估计量标准误的稳健性评估方法。深入探讨了时间依赖性AUC（Area Under the Curve）和C指数（Concordance Index）在生存预测中的应用与局限。 2. 生存预测的集成方法：探讨如何将随机森林（Random Survival Forests, R-SurvF）、梯度提升（Gradient Boosting Machines for Survival Data, GBMs）应用于高维生存数据。重点在于如何将这些黑箱模型的输出转化为可解释的风险排序和生存曲线估计。 3. 贝叶斯生存分析的视角：引入贝叶斯框架，展示如何利用先验信息来稳定复杂模型的估计，尤其是在数据稀疏或存在强烈先验知识（如历史临床试验数据）的场景中。本书特色与读者获益：本书的显著特点在于其理论深度与计算工具的紧密结合。我们不提供孤立的软件操作指南，而是将每一种统计推断方法与其背后的数学逻辑清晰地对应起来。读者将学会：如何根据研究设计（前瞻性、回顾性、队列研究）选择最恰当的删失处理方法。如何诊断和修复比例风险假设的违反，而非简单地拒绝模型。如何构建一个能够区分不同事件路径的竞争风险模型。如何利用现代计算工具包（基于R/Python环境的先进库）对复杂模型进行稳定且高效的拟合与预测。结语：《时序的刻度》旨在培养读者对生存时间数据的“直觉”与“敬畏”。通过系统地掌握这些工具，研究人员将能够从纷繁复杂的时间事件数据中，准确地提取出关于风险演化和系统可靠性的深刻洞见。这不是一本速成手册，而是一部伴随研究者职业生涯成长的参考巨著。