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第1章 绪论1

1.1 研究背景概述1

1.2 国内外研究现状2

1.3 本书主要工作3

1.4 生存数据分析6

1.5 纵向数据8

1.6 统计算法9

1.6.1 Gibbs抽样9

1.6.2 MH算法10

1.6.3 MCEM算法10

1.6.4 标量或向量对向量求导11

第2章 纵向数据和生存数据半参数联合模型的贝叶斯推断16

2.1 引言16

2.2 半参数联合模型18

2.3 联合模型的贝叶斯分析23

2.3.1 条件分布及算法25

2.3.2 贝叶斯估计30

2.4 半参数联合模型贝叶斯数据删除影响分析31

2.5 模拟研究及实例32

2.5.1 贝叶斯推断模拟研究32

2.5.2 贝叶斯数据删除影响统计诊断模拟试验41

2.5.3 实例分析42

第3章 偏正态纵向数据和生存数据部分线性半参数联合模型的贝叶斯推断51

3.1 引言51

3.2 半参数联合模型53

3.3 联合模型的贝叶斯分析59

3.3.1 贝叶斯估计60

3.3.2 条件分布及算法实现61

3.4 半参数联合模型贝叶斯局部影响分析66

3.5 模拟研究及实例69

3.5.1 贝叶斯统计推断模拟研究69

3.5.2 贝叶斯局部影响分析模拟研究75

3.5.3 实例分析77

第4章 半参数联合模型的贝叶斯变量选择84

4.1 引言84

4.2 半参数联合模型86

4.2.1 模型和概念86

4.2.2 测量误差项分布的设定87

4.2.3 建模对数基本危险函数88

4.2.4 生存函数的近似计算89

4.2.5 先验的设定89

4.3 变量选择的BLasso方法90

4.4 半参数联合模型的贝叶斯算法和抽样93

4.5 模拟研究及实例96

4.5.1 贝叶斯统计推断模拟研究96

4.5.2 实例分析IBCSG数据103

第5章 偏正态纵向数据和生存数据联合模型极大似然统计推断和诊断107

5.1 引言107

5.2 半参数联合模型108

5.2.1 建模偏正态纵向数据109

5.2.2 生存数据子模型110

5.3 半参数联合模型EM算法111

5.3.1 E步112

5.3.2 M步114

5.3.3 算法执行114

5.4 半参数联合模型的极大似然统计诊断分析115

5.4.1 极大似然数据删除影响分析115

5.4.2 极大似然局部影响分析116

5.5 模拟研究及实例117

5.5.1 半参数联合模型极大似然统计推断117

5.5.2 半参数联合模型极大似然统计诊断121

5.5.3 实例分析123

第6章 总结及进一步研究129

附录132

附录A Q函数关于未知参数θ的一阶导数和二阶导数132

附录B 局部影响分析1135

附录C 局部影响分析2136

参考文献138