Counting Processes and Survival Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Fleming, Thomas R./ Harrington, David P.

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2005-9

价格:858.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471769880

丛书系列:

图书标签:

数学
统计学
生存分析
计数过程
概率论
随机过程
生物统计学
医学统计学
数据分析
时间序列分析
风险分析

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具体描述

The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists.

"The book is a valuable completion of the literature in this field. It is written in an ambitious mathematical style and can be recommended to statisticians as well as biostatisticians."

-Biometrische Zeitschrift

"Not many books manage to combine convincingly topics from probability theory over mathematical statistics to applied statistics. This is one of them. The book has other strong points to recommend it: it is written with meticulous care, in a lucid style, general results being illustrated by examples from statistical theory and practice, and a bunch of exercises serve to further elucidate and elaborate on the text."

-Mathematical Reviews

"This book gives a thorough introduction to martingale and counting process methods in survival analysis thereby filling a gap in the literature."

-Zentralblatt f?r Mathematik und ihre Grenzgebiete/Mathematics Abstracts

"The authors have performed a valuable service to researchers in providing this material in [a] self-contained and accessible form. . . This text [is] essential reading for the probabilist or mathematical statistician working in the area of survival analysis."

-Short Book Reviews, International Statistical Institute

Counting Processes and Survival Analysis explores the martingale approach to the statistical analysis of counting processes, with an emphasis on the application of those methods to censored failure time data. This approach has proven remarkably successful in yielding results about statistical methods for many problems arising in censored data. A thorough treatment of the calculus of martingales as well as the most important applications of these methods to censored data is offered. Additionally, the book examines classical problems in asymptotic distribution theory for counting process methods and newer methods for graphical analysis and diagnostics of censored data. Exercises are included to provide practice in applying martingale methods and insight into the calculus itself.

好的，这是一本关于计量经济学前沿研究的图书简介，其内容与您提到的《Counting Processes and Survival Analysis》无关：计量经济学前沿：高级主题与应用案例本书导言计量经济学作为连接经济理论与实际数据的桥梁，一直是经济学研究的核心工具。随着数据科学、机器学习和因果推断理论的飞速发展，计量经济学也正经历一场深刻的范式变革。本书《计量经济学前沿：高级主题与应用案例》旨在为高级研究生、研究学者以及专业分析师提供一个全面、深入且与时俱进的框架，用以掌握当前计量经济学领域最具影响力的理论进展和实践应用。本书的重点不在于基础的回归分析或时间序列模型（这些已在标准教材中得到充分阐述），而是专注于那些推动学科边界的、需要更精细识别策略和更复杂估计方法的前沿主题。我们精选了当前学术界和政策制定中高度关注的几个关键领域进行深度剖析，强调理论基础的严谨性、模型的识别条件以及实际数据分析中的具体操作。核心内容模块详解本书结构清晰，分为五个紧密衔接的模块，每个模块都深入探讨一个计量经济学研究热点。模块一：因果推断的非传统识别策略本模块聚焦于超越经典工具变量（IV）和双重差分（DiD）的现代因果识别方法，尤其关注那些在数据结构复杂、存在内生性或异质性处理效应的场景下的解决方案。 1. 广义合成控制法（Generalized Synthetic Control Methods）：传统合成控制法在处理单位数量有限或处理组内部结构异质性时存在局限。本章详细介绍了Abadie等人提出的多种拓展方法，包括允许时间上处理效应动态变化的模型，以及如何使用交叉验证和信息准则来选择最优的权重组合。我们将探讨这些方法在宏观政策评估（如州级税收改革、国际贸易协定影响）中的实际应用与局限性。 2. 差异中的差异（DiD）的鲁棒性检验与替代方案：经典平行趋势假设往往难以被直接验证。本章深入探讨了基于事件研究（Event Study）的动态效应估计，并引入了更具韧性的识别策略，如双重/三重差分框架，以及如何利用协变量平衡性（Covariate Balance）检验来佐证处理组与对照组的相似性。重点讨论了在存在溢出效应（Spillover Effects）时，如何构建有效的对照组。 3. 准实验方法的最新进展——断点回归（RDD）的扩展：除了标准的精确断点回归（Sharp RDD），本章深入分析了模糊断点回归（Fuzzy RDD）的估计与推断。更重要的是，我们将引入空间断点回归（Spatial RDD）和更高阶多项式拟合的敏感性分析，探讨在断点附近局部线性回归的窗口选择对估计结果的影响，以及如何处理多维度的分配变量。模块二：高维数据与机器学习在计量中的应用随着大数据时代的到来，模型中协变量（控制变量）的数量常常远超样本量（$p gg N$）。本模块介绍了如何利用机器学习工具箱来应对这种高维挑战，同时保持因果推断的严格性。 1. 正则化估计（Regularization）： Lasso、Ridge 和 Elastic Net 不仅仅是预测工具。本章阐述了如何将它们应用于解决内生性问题（如使用高维辅助变量进行工具变量选择）以及如何使用“Debiased Lasso”等方法来构建有效且一致的因果效应估计量。关键在于理解选择过程对渐近分布的影响。 2. 异质性处理效应（HTE）的估计与选择：经济学研究越来越关注“谁受到影响最大”。本章介绍了Causal Forests (因果森林) 和 Double/Fair Machine Learning (双重/公平机器学习) 框架。我们将详细解释如何分离预测模型（$E[Y|X]$）和因果模型（$E[Y|X, T]$），确保估计出的HTE不受高维协变量的影响。 3. 预测模型与识别策略的解耦：本部分强调了计量经济学的核心——识别，而非单纯的预测精度。我们探讨了“Double Machine Learning”的理论基础，即如何利用交叉拟合（Cross-Fitting）来保证在模型设定不准确时估计量的渐近正态性，从而实现稳健的因果推断。模块三：时间序列与面板数据的高级动态模型传统的时间序列方法难以有效处理大量截面单元（如国家或公司）的动态依赖性。本模块聚焦于能够同时处理时间和截面维度的模型。 1. 动态面板数据模型的拓展（Panel Data Dynamics）：在讨论Arellano-Bond和Blundell-Bond估计量的局限性后，本书转向了更现代的处理方法，特别是处理“时间序列相关性”和“截面相关性”的系统性方法。我们将详细分析具有截面依赖性的模型（如$alpha$-Beta模型）中的估计和推断问题。 2. 随机边界模型（Stochastic Frontier Analysis, SFA）的新方法： SFA用于度量效率，但经典模型假设误差项是独立同分布的。本章引入了面板数据SFA模型，特别是那些允许时间趋势、异质性技术前沿和更灵活的效率分布假设的Bayesian方法，以更好地捕捉企业或区域间的效率差异。模块四：非参数与半参数模型的估计与推断当经济理论不足以支持特定函数形式时，半参数或非参数方法成为必要。 1. 局部线性回归（Local Linear Regression）的深化应用：深入探讨了局部回归在处理非线性、非参数回归模型中的优势，特别是在估计非连续性或非单调关系时的应用。我们将关注带宽选择准则（如修正的交叉验证）和边界效应的处理。 2. 效率一致性估计（Efficiently Consistent Estimation）：本模块介绍了如何将非参数估计与识别限制相结合，以实现更有效率的估计。我们将关注半参数模型（如半参数选择模型或半参数中介效应模型）的有效估计方法，并与全参数方法进行对比。模块五：高阶矩与非对称分布的推断经典计量经济学严重依赖于对误差项的中心极限定理。本模块探索了当这些假设被违反，即当高阶矩（偏度、峰度）显著或分布高度偏斜时，如何进行稳健的推断。 1. 稳健标准误（Robust Standard Errors）的理论基础与高级应用：不仅仅是White/Huber标准误。本章探讨了在存在异方差和序列相关时，如何构建一致的、更具效率的推断统计量，包括对聚类效应（Clustering）的深入理解及其对自由度调整的影响。 2. 分位数回归的动态扩展：相较于均值回归，分位数回归能更全面地描述条件分布。本章将分位数回归拓展到时间序列和面板数据中，探讨如何估计动态分位数效应，这对于理解收入不平等或金融市场波动在不同条件下的异质性至关重要。结论《计量经济学前沿：高级主题与应用案例》力求成为一本实践指导手册和理论参考书。本书的每一个章节都附带有详细的理论推导，并辅以实际的（非模拟的）经济数据集案例分析，使用R和Stata（或Python）代码示例说明如何实施这些前沿技术。本书的目标是使读者不仅能理解这些复杂模型的“为何”重要，更能掌握“如何”在他们的研究中可靠地应用它们。