| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| §1.1 概述 | 第11页 |
| §1.2 药物毒性对于发育影响的研究 | 第11-13页 |
| §1.3 发育毒性试验数据的建模 | 第13-14页 |
| §1.4 可交换的相关两值数据的研究现状 | 第14-18页 |
| §1.5 本文的主要工作和结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 估计方程 | 第19-39页 |
| §2.1 最优无偏估计方程 | 第19-29页 |
| ·最小二乘估计的合理性解释 | 第19-23页 |
| ·估计函数及其最优性准则 | 第23-28页 |
| ·一类最优无偏估计方程 | 第28-29页 |
| §2.2 无偏估计方程解的大样本性质 | 第29-34页 |
| §2.3 带有讨厌参数的无偏估计方程解的大样本性质 | 第34-36页 |
| §2.4 渐近无偏估计方程解的大样本性质 | 第36-37页 |
| §2.5 讨论 | 第37-39页 |
| 第三章 带有缺失数据的估计方程 | 第39-63页 |
| §3.1 引言 | 第39-41页 |
| §3.2 带有缺失数据估计方程的AU算法 | 第41-50页 |
| §3.3 AU算法解的大样本性质 | 第50-54页 |
| §3.4 带有讨厌参数和缺失数据估计方程的AU算法 | 第54-58页 |
| §3.5 带有缺失数据GEE方程的AU算法 | 第58-61页 |
| §3.6 讨论 | 第61-63页 |
| 第四章 用成对似然的方法来分析可交换的两值数据 | 第63-83页 |
| §4.1 可交换的两值数据 | 第63-64页 |
| §4.2 伪似然方法 | 第64-66页 |
| §4.3 成对似然方法 | 第66-68页 |
| §4.4 加权成对似然法 | 第68-71页 |
| §4.5 应用 | 第71-77页 |
| §4.6 模拟研究 | 第77-81页 |
| ·模拟设计 | 第77-78页 |
| ·模拟结果 | 第78-81页 |
| §4.7 讨论 | 第81-83页 |
| 第五章 分析带有缺失数据的可交换的两值数据 | 第83-94页 |
| §5.1 引言 | 第83页 |
| §5.2 加权成对似然方法和AU算法的结合应用 | 第83-87页 |
| §5.3 模拟研究 | 第87-92页 |
| §5.3.1 模拟设计 | 第88页 |
| §5.3.2 模拟结果 | 第88-92页 |
| §5.4 讨论 | 第92-94页 |
| 结论 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-107页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第107-108页 |
| 后记 | 第108-109页 |