| 摘要 | 第6-10页 |
| Abstract | 第10-14页 |
| 缩略词表 | 第15-17页 |
| 第一部分 概述 | 第17-28页 |
| 一、研究背景 | 第17-26页 |
| (一)潜在结果框架 | 第17-19页 |
| (二)逆概率加权 | 第19-23页 |
| (三)连续性处理/暴露因素的效应估计 | 第23-25页 |
| (四)时依性竞争风险生存资料的效应估计 | 第25-26页 |
| 二、研究目的与意义 | 第26-28页 |
| (一)研究目的 | 第26-27页 |
| (二)研究意义 | 第27-28页 |
| 第二部分 研究内容与步骤、技术路线 | 第28-32页 |
| 一、研究内容与步骤 | 第28-29页 |
| (一)连续性处理因素的逆概率加权方法研究 | 第28页 |
| (二)时依性竞争风险生存数据的逆概率加权方法研究 | 第28-29页 |
| 二、研究技术路线 | 第29-31页 |
| 三、资料来源及研究平台 | 第31-32页 |
| 第三部分 连续性处理因素的逆概率加权方法研究 | 第32-59页 |
| 一、引言 | 第32-33页 |
| 二、研究方法 | 第33-39页 |
| (一)剂量-反应函数和广义倾向性评分 | 第33-34页 |
| (二)逆概率权重的估计方法 | 第34-38页 |
| (三)协变量均衡性的评价 | 第38页 |
| (四)加权结局模型的估计 | 第38-39页 |
| 三、模拟研究 | 第39-52页 |
| (一)模拟实验设计 | 第39-42页 |
| (二)模拟实验结果 | 第42-52页 |
| 四、实例分析 | 第52-57页 |
| (一)引言 | 第52页 |
| (二)逆概率权重的估计 | 第52-53页 |
| (三)协变量均衡性评价 | 第53-55页 |
| (四)剂量-反应函数的估计 | 第55-57页 |
| 五、讨论与小结 | 第57-59页 |
| 第四部分 时依性竞争风险生存数据的逆概率加权方法研究 | 第59-104页 |
| 一、引言 | 第59-60页 |
| 二、研究方法 | 第60-68页 |
| (一)边际结构原因别风险模型（MSCSHM）的基本原理 | 第60-65页 |
| (二)逆概率权重的估计方法 | 第65-68页 |
| 三、模拟研究 | 第68-97页 |
| (一)模拟实验设计 | 第68-74页 |
| (二)模拟实验结果 | 第74-97页 |
| 四、实例分析 | 第97-101页 |
| (一)引言 | 第97-98页 |
| (二)分析过程 | 第98-99页 |
| (三)结果 | 第99-101页 |
| 五、讨论与小结 | 第101-104页 |
| 第五部分 研究总结 | 第104-108页 |
| 一、研究总结 | 第104-106页 |
| 二、研究特色和创新点 | 第106页 |
| (一)连续性处理/暴露因素的IPW方法研究 | 第106页 |
| (二)时依性竞争风险生存数据的IPW方法研究 | 第106页 |
| 三、今后可开展的研究方向 | 第106-108页 |
| (一)基于统计学习算法的效应估计值的标准误估计 | 第106页 |
| (二)目标最大似然估计的兴起 | 第106-107页 |
| (三)纵向随访数据中的协变量均衡性评价 | 第107页 |
| (四)加权累积暴露模型的扩展 | 第107页 |
| (五)潜在混杂因素的问题 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-115页 |
| 附录一：核心程序 | 第115-119页 |
| 附录二：附图表 | 第119-153页 |
| 文献综述 | 第153-162页 |
| 参考文献 | 第159-162页 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作情况 | 第162-164页 |
| 致谢 | 第164页 |