《事件史和生存分析》第2版 保罗·D.埃里森著；范新光译
《事件史和生存分析》第2版全书通过严谨的统计语言和生动的例子，详实而系统地介绍了处理事件史数据的方法。作者特别关注了回归方法，即事件的发生依赖于一个或多个解释变量。他解释了构成事件史分析基础的统计模型，介绍了在实际分析中如何进行操作，包括数据管理、成本和一些有用的计算机软件。对于希望了解事件史数据处理方法的读者而言，本书不失为一本全面扼要的手册。
主要特点：
系统严谨，直观扼要
本书作者长期从事事件史分析的创新和应用分析，提供了极具实践指导意义的方法指引
事件史数据是社会科学极为重要的数据类别，本书涵盖了事件史分析的主要方法
序
第二版前言
第1章 导言
第1节 事件史分析的难题
第2节 事件史方法综述
第3节 计算
第2章 离散时间方法
第1节 一个离散时间的例子
第2节 离散时间机会
第3节 logistic回归模型
第4节 模型估计
第5节 生物化学例子的估计值
第6节 似然比卡方检验
第7节 离散时间的logistic方法存在的问题
第8节 删截
第9节 离散时间vs.连续时间
第3章 连续时间数据的参数法
第1节 连续时间的机会
第2节 参数比例机会模型
第3节 极大似然估计
第4节 一个实际案例
第5节 加速失效时间模型
第6节 评估模型拟合度
第7节 异质性的隐性来源
第8节 为什么选择参数模型？
第4章 Cox回归
第1节 比例机会模型
第2节 部分似然
第3节 部分似然应用于累犯数据
第4节 时变解释变量
第5节 应用包含时变解释变量的模型
第6节 检验和放松比例机会假设
第7节 时间尺度原点的选择
第8节 离散时间数据的Cox回归
第9节 基于Cox模型的预测
第5章 多种类事件
第1节 多种类事件的分类
第2节 平行过程的估计
第3节 竞争性风险模型
第4节 竞争性风险的实例
第5节 不同种类事件间的依赖
第6节 累计发生函数
第6章 重复事件
第1节 重复事件的计数分析
第2节 基于间隔时间的方法
第3节 基于起点时间的方法
第4节 扩展
第7章 结论
附录
参考文献
译名对照表
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