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第1章 生存分布函数估计5

§1.1 生存分布函数5

§1.2 估计的定义与计算6

§1.3 非参数极大似然11

§1.4 自相容性12

§1.5 强相合性14

§1.6 一致强相合性收敛速度18

§1.7 鞅方法与鞅表示24

§1.8 渐近表示29

§1.9 弱收敛与强逼近定理35

§1.10 Edgeworth展开41

§1.11 bootstrap方法与bootstrap逼近54

相关成果与文献注记58

第2章 概率密度估计59

§2.1 核密度估计59

2.1.1 强相合性与强相合性收敛速度59

2.1.2 渐近正态性66

2.1.3 一些不等式67

2.1.4 光滑bootstrap逼近75

2.1.5 窗宽选择81

§2.2 近邻估计91

§2.3 直方估计92

相关成果与文献注记93

§3.1 核估计94

第3章 风险率估计94

3.1.1 弱收敛速度95

3.1.2 强一致相合性及其收敛速度99

3.1.3 ？n（t）的渐近表示与渐近正态性101

3.1.4 窗宽选择106

§3.2 直方估计109

3.2.1 强相合性110

3.2.2 渐近正态性117

§3.3 近邻估计119

相关成果与文献注记123

§4.1 估计理论124

4.1.1 估计的定义124

第4章 平均寿命与一类均值型泛函估计124

4.1.2 鞅表示与渐近正态性125

4.1.3 一些不等式129

§4.2 鞅bootstrap推断135

§4.3 经验似然推断138

相关成果与文献注记145

第5章 对照差估计146

§5.1 位置模型146

§5.2 刻度模型151

§5.3 位置-刻度模型152

5.3.1 分位数方法152

5.3.2 矩估计方法155

相关成果与文献注记164

第6章 非参数假设检验165

§6.1 基于生存分布检验的两样本检验165

6.1.1 Gehan检验166

6.1.2 Cox-Mantel检验168

6.1.3 对数秩检验169

6.1.4 Mantel-Haenszel检验171

§6.2 基于生存分布的多样本检验173

6.2.1 广义Kruskal-Wallis检验173

6.2.2 趋向性检验175

§6.3 单样本失效率检验176

§6.4 两样本或多样本失效率检验178

相关成果与文献注记182

第7章 随机删失回归分析183

§7.1 线性回归模型183

7.1.1 Miller估计184

7.1.2 Buckley-James估计185

7.1.3 K-S-R估计188

7.1.4 经验似然推断190

7.1.5 调整经验似然推断191

7.1.6 β线性组合的调整经验似然推断193

§7.2 非参数回归模型195

7.2.1 固定设计回归模型195

7.2.2 加权核估计195

7.2.3 收敛性质196

7.2.4 随机设计回归模型205

7.2.5 局部线性估计206

7.2.6 加权局部线性估计208

§7.3 半参数部分线性回归210

7.3.1 固定设计模型210

7.3.2 随机设计模型221

相关成果与文献注记231

第8章 比例风险回归模型232

§8.1 时间独立协变量比例风险模型232

8.1.1 模型介绍232

8.1.2 偏似然估计方法与检验233

8.1.3 基准风险函数λ0（t）的估计与鞅残差236

8.1.4 基于鞅残差的模型检验237

§8.2 时间相依协变量比例风险模型240

8.2.1 偏极大似然估计240

8.2.2 ？n的相合性241

8.2.3 ？n的渐近正态性243

§8.3 时间变系数比例风险模型247

8.3.1 β（t）的惩罚偏极大似然估计247

8.3.2 ？n（t）的渐近性质248

8.3.3 局部线性偏极大似然估计251

8.3.4 渐近特性252

8.3.5 β（t）的几种其他估计方法258

相关成果与文献注记259

参考文献260