现代数学基础丛书98：生存数据统计分析

　　引言
　　第1章 生存分布函数估计
　　1.1 生存分布函数
　　1.2 估计的定义与计算
　　1.3 非参数极大似然
　　1.4 白相容性
　　1.5 强相合性
　　1.6 一致强相合性收敛速度
　　1.7 鞅方法与鞅表示
　　1.8 渐近表示
　　1.9 弱收敛与强逼近定理
　　1.10 Edgewoml展开
　　1.11 bootstrap方法与bootstrap逼近
　　相关成果与文献注记
　　第2章 概率密度估计
　　2.1 核密度估计
　　2.2 近邻估计
　　2.3 直方估计
　　第三章 风险率估计
　　3.1 核估计
　　3.2 直方估计
　　3.3 近邻估计
　　第四章 平均寿命与一类均值型泛函估计
　　4.1 估计理论
　　4.2 鞅bootstrap推断
　　4.3 经验似然推断
　　第五章 对照差估计
　　5.1 位置模型
　　5.2 刻度模型
　　5.3 位置-制度模型
　　第六章 非参数假设检验
　　6.1 基于生存分布检验的两样本检验
　　6.2 基于生存分布的多样本检验
　　6.3 单样本失效率检验
　　6.4 两样本或多样本失效率检验
　　第七章 随机删失回归分析
　　7.1 线性回归模型
　　7.2 非参数回归模型
　　7.3 半参数部分线性回归
　　第八章 比例风险回归模型
　　8.1 时间独立协变量比例风险模型
　　8.2 时间相依协变量比例风险模型
　　8.3 时间变系数比例风险模型

　　本书主要系统介绍生存分布函数估计、概率密度估计、失效率估计、包含平均寿命作为特例的一类均值泛函估计及其统计性质，介绍与之相关的统计方法(如鞅重抽样方法、估计方程方法、点过程鞅方法、经验似然方法等)及有关的应用成果；介绍两样本检验及处理差异统计推断方法，介绍随机删失回归分析及比例风险回归统计推断方法、理论及应用。
　　本书适合作高等院校数学和统计专业的高年级大学生、研究生教材，也适合大学教师、科研人员以及应用工作者阅读参考。