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) [[サバイバルデタノカイセキセイゾンジカントイベントヒストリデタバイオトウケイシリズ]]

• Autore: 宏平 柳川 堯 赤澤
• Pubblicazione: 東京, : 近代科学社, 2010.7
• Descrizione fisica: オンライン資料1件
• Soggetto topico: 医学統計; 生存時間
• Classificazione: 490.19
• Note generali: 文献あり
• Nota di contenuto: 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 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. ; 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 分散の推定 -- 7.6.4 注目している変数に するβ -- 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 -- 巻末付 -- 索引 -- 略歴 -- 奥付 -- お断り.
• Sommario/riassunto: 本書は、新潟大学医学部と久留米大学大学院バイオ統計学修士課程での講義録をまとめたもので、生存時間解析の基本事項はすべて網羅してある。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。.
• ISBN: 4-7649-7046-5
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Giapponese
• Record Nr.: 9910149236803321
• Lo trovi qui: Univ. Federico II
• Serie: バイオ統計シリーズ