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{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":20,"n_cols":5,"rows_kept":20,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[4,2,4,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[8,2,8,3],[9,2,9,3],[10,2,10,3],[12,2,12,3],[13,2,13,3],[16,2,16,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910149236803321"]
[null,null,"Titolo",null,"サバイバルデ－タの解析：生存時間とイベントヒストリデ－タ(バイオ統計シリ－ズ)"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"東京, : 近代科学社, 2010.7"]
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[null,null,"ISBN",null,"9784764970465"]
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[null,null,"Edizione",null,"[1st ed.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"オンライン資料1件"]
[null,null,"Collana",null,"バイオ統計シリーズ ; 3"]
[null,null,"Classificazione",null,"490.19"]
[null,null,"Soggetti",null,"医学統計"]
[{"$nulls":4},"生存時間"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Giapponese"]
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[null,null,"Nota di contenuto",null,"紙 -- バイオ統 シリーズ　刊 にあたって -- まえがき -- 目次 -- 第1章 生存時  析の概 -- 1.1 生存時 データの特徴 -- 1.1.1 打ち切り例の例 -- 1.1.2 イベント 察例と打ち切り例の混在 -- 1.2 生存率曲線 -- 1.3 回帰モデル -- 1.4 医学研究におけるいくつかの事例 -- 1.4.1 治療効果判定 -- 1.4.2 リスク分 の精緻化 -- 1.4.3 生存率の予測- 硬変症患 の生存予後に 大な影 を与える因子の探索- -- 第2章 生存率 数の定義と推定 -- 2.1 生存率 数, 確率密度 数, ハザード 数 -- 2.1.1 生存率 数 -- 2.1.2 Tが 続である場合 -- 2.1.3 Tが 散である場合 -- 第3章 生存率の推定と生存率曲線 -- 3.1 生存率推定の事例 -- 3.2 Kaplan-Meier法による生存率推定の例　-その1　仮想データでの推定- -- 3.3 Kaplan-Meier法の公式 -- 3.4 Kaplan-Meie 法による生存率推定の例　-その2 -- 3.5 生存時 の中央値 -- 3.6 推定生存率に対する漸 分散 -- 3.7 Kaplan-Meier法以外の生存率の推定方法 -- 第4章 生存率の差の検定 -- 4.1 生存率曲線の差の検定 -- 4.2 生存率曲線の比 の事例 -- 4.3 ログランク検定 2群比 の場合 -- 4.4 ログランク検定 3群以上の場合 -- 4.5 2群比 の場合の別の定式化 -- 4.6 ログランク検定の 算例 -- 4.7 生存率曲線の有意差検定の事例-小児特発性ネフローゼ症候群患 の在 率 析- -- 4.8 層別ログランク検定 -- 4.9 ハザード比 -- 4.9.1 ハザードの 算例 -- 第5章 生存時  析における回帰モデル -- 5.1 打ち切り時 の分布 -- 5.2 ランダム・センサリングの例 -- 5.2.1 タイプIセンサリング -- 5.2.2 タイプIIセンサリング -- 5.3 ランダム・センサリングに基づく尤度 数 -- 5.4 生存時 モデルの尤度 数の例 -- 5.4.1 タイプIIセンサリングの下での指数モデルの尤度 数 -- 5.4.2 タイプIIセンサーシップ以外の独立センサリングメカニズムでの尤度 数 -- 5.4.3 タイプIセンサーシップの下での尤度 数 -- 5.5 回帰モデルのパラメータ推定　-最尤推定法の 用- -- 5.6 生存時 モデル -- 5.6.1 均一な母 団における生存時 モデル -- 5.6.2 指数モデルに従うハザード 数, 生存率 数 -- 5.6.3 ワイブルモデル -- 5.6.4 対数正 モデル(log-normal model) -- 5.6.5 モデルの 合性チェックの例 -- 5.6.6 共変 がある場合の生存時 回帰モデル -- 5.6.7 共変 がある場合の指数回帰モデルとワイブル回帰モデル -- 5.7  散型生存時 モデル -- 5.7.1  散型比例ハザードモデル(discrete proportional "]
[{"$nulls":4},"hazardsmodel) -- 第6章 比例ハザードモデル -- 6.1 比例ハザードモデルの定義と性 -- 6.1.1 ハザード 数, 生存率 数 -- 6.1.2 予後指数 -- 6.1.3 指数モデル, ワイブルモデルとの 係 -- 6.1.4 比例ハザードモデルの特徴 -- 6.2 比例ハザードモデルの尤度 数 -- 6.2.1  分尤度 -- 6.2.2 回帰係数β の推定 -- 6.3 Coxモデルを仮定した下での生存率 数の推定 -- 6.4 Coxモデルの下での生存率 数推定の例 -- 6.5 モデルの 合性のチェック -- 6.5.1 グラフによるモデルの 合性チェック -- 6.5.2 時 依存型共変 を使った 合性チェック -- 6.6 Coxモデルの 析事例 -- 6.7 ハザード比の利用例 -- 第7章 生存時  析における必 症例数の推定 -- 7.1 症例数と検出力の 係 -- 7.1.1 症例数の 多や不 が検定結果に及ぼす影 -- 7.1.2 第2種の  と検出力 -- 7.2 ログランク検定におけるサンプルサイズ算出の公式 -- 7.3 症例数算出用のソフトウェア."]
[{"$nulls":4},"7.4 シミュレーションによる症例数と検出力の 係の推定 -- 7.5 Coxの比例ハザードモデルの統 学的検出力の推定 -- 7.6 シミュレーション用プログラムの概 -- 7.6.1 シミュレーション用生存時 データの生成 -- 7.6.2 死亡例と打ち切り例の決定 -- 7.6.3 回帰係数ベクトルβ<U+0069><U+0024><U+0048><U+0069><U+0024><U+003d><U+0069><U+0024><U+004e><U+0021><U+0048><U+005a> 分散の推定 -- 7.6.4 注目している変数に するβ<U+0069><U+0024><U+004e><U+0021><U+0043><U+005c><U+0021><U+003e><U+006b><U+0021><U+003e><U+0034><U+004b><U+0045><U+0061><U+0021><U+003a><U+006d> -- 7.7 シミュレーションによる検出力算出の例 -- 7.7.1 シミュレーション結果1 治療因子と他の共変 との に不均等が存在する場合 -- 7.7.2 シミュレーションの結果2   不 例,   例が存在する場合 -- 第8章 その他のトピックス -- 8.1 競合リスクモデル -- 8.1.1 全リスク 因を対 としたイベント無発生率 -- 8.1.2 特定のリスク 因に するイベント無発生率(cause-specific eventfree survival) -- 8.1.3 競合リスク 因の生存率推定の理 的 景 -- 8.2 症例の不均一と検出力との 係 -- 8.2.1 ログランク検定を 用する の問 点 -- 8.2.2 症例の不均一性のログランク検定の検出力に与える影 について -- 8.2.3 折れ線Cox回帰法 -- 8.3 予後因子の不均等のログランク検定のサイズへの影 について -- 8.3.1 予後因子の不均等がログラング検定に与える影 -- 8.3.2 不均等度・不均一度の定義 -- 8.3.3 不均等度Vの分布 -- 8.3.4 不均等度がログランク検定のサイズに与える影 -- 第9章 イベントヒストリー 析 -- 9.1 イベントヒストリー 析とは何か -- 9.2 定式化 -- 9.3 尤度 数 -- 第10章 イベントヒストリー 析の実例 -- 10.1 データ -- 10.2  析結果 -- 10.3  析ソフト -- 10.3.1 統 ソフトR -- 10.3.2 データおよび 析ソフト -- &#x5DFB;末付 -- 索引 -- 略歴 -- 奥付 -- お断り."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","本書は、新潟大学医学部と久留米大学大学院バイオ統計学修士課程での講義録をまとめたもので、生存時間解析の基本事項はすべて網羅してある。また、生存時間解析の実践的な技術の習得に役立つように、定義や公式に具体的な例を付加し、生存時間解析の理論を研究する研究者のために、理論の展開を若干の数式を用いて記述してある。."]