事件史分析及其应用

　　前言
　　第1章  引论
　　1.1  事件史分析
　　1.2  删失
　　1.3  事件史数据结构
　　1.4  事件史分析中的统计关系
　　1.5  事件史分析的目的及其特性
　　第2章  事件史建模的非参数描述方法
　　2.1  生命表方法
　　2.2  乘积限估计
　　2.3  生存现象的其他度量分析
　　应用分析：20世纪80年代以来我国妇女初婚－初育间隔分析
　　第3章  参数模型及其应用
　　3.1  参数方法概述
　　3.2  常用的参数模型与特征
　　3.3  参数模型估计方法
　　3.4  参数分布的选择与优度检验
　　第4章  半参数分析方法——Cox风险模型
　　4.1  Cox风险模型及其特性
　　4.2  比例风险假设的评估
　　4.3  分层Cox模型
　　应用分析：农村儿童受教育水平的决定因素研究——基于Cox比例风险模型的分析
　　第5章  离散时间数据风险模型
　　5.1  离散时间模型中的基本关系式
　　5.2  离散时间数据风险的统计模型
　　5.3  离散时间风险模型的表达形式
　　5.4  离散时间风险模型的拟合
　　5.5  参数估计的解释
　　5.6  显示拟合风险和生存函数
　　5.7  模型的选择和比较
　　5.8  离散时间风险模型的扩展
　　应用分析：省级迁移的离散时间风险模型实例分析
　　第6章  具有时变变量的事件史模型
　　6.1  概述
　　6.2  具有时变变量的Cox模型及其特性
　　6.3  具有时变变量的参数模型
　　6.4  具有时变变量的离散时间风险模型
　　6.5  时变变量生存模型应注意的几个问题
　　应用分析：用动态方法来研究职业流动
　　第7章  模型选择与诊断
　　7.1  模型选择
　　7.2  事件史模型诊断方法
　　第8章  不可观测异质性和重复事件建模
　　8.1  未观测异质性问题
　　8.2  重复事件建模
　　应用分析：重复事件分析在经济管理中的应用
　　第9章  多状态过程与竞争性风险模型
　　9.1  概述
　　9.2  竞争风险的潜在生存时间方法——对不同事件类型分别建模
　　9.3  Lunn-McNeil（LM）方法
　　9.4  竞争风险的其他处理方法
　　9.5  观测个体不同时点进入观测的情况处理
　　应用分析：竞争风险在人口健康分析中的应用
　　附录  事件史分析中常用统计软件简介
　　参考文献

　　    杜本峰，男，1963年出生，河南通许人，经济学博士，中国人民大学副教授。先后就读于河南大学数学系、清华大学经济管理学院和中国人民大学统计学系，分别于1984年、1997年和2003年获得理学学士、工商管理硕士和经济学博士学位。主要从事应用统汁与决策分析、人口与健康保障、人口与经济、风险评估与管理、老年金融学以及社会科学定黾分析方法等方面的研究。主持和参与多项国家或省级科研项目，在《统计研究》、《人口研究》、《经济学动态》、《数量经济技术经济研究》、《中同管理科学》等杂志上发表论文40余篇，出版著作5部。

　　    纵向数据的收集和应用在我国日趋广泛，但目前缺乏关于该方法的详尽讨论，国内尚未有此类专著，提供解决这一问题的方法和手段的需求越来越迫切。
　　    本书专注于事件发生的方式及其影响因素，不仅详细介绍了非参、参数、半参数风险模型以及离散和连续风险模型，而且给出了模型的选择和诊断以及时变变量、不同质总体和多事件、竞争风险等较复杂问题的事件史分析方法与应用。本书强调的是数据分析方法而非理论。对于实际的数据，解释了怎样一步一步地去完成分析过程，强调识别所研究的问题、选择合适的模型并理解其假设条件、选择合理的估计方法、解释结果以及提交研究结论。
　　    本书可广泛适用于经济、管理、统计、健康保险、社会学、人口学、生物与医学以及政治科学等专业的大学生和研究生及其他社会科学领域的研究者。既可作为学生的教科书，也可作为应用工作者的参考书。