| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 主要符号对照表 | 第15-17页 |
| 第一章 引言 | 第17-23页 |
| §1.1 研究背景 | 第17-21页 |
| §1.1.1 生存模型的最新研究动态 | 第17-20页 |
| §1.1.2 半参数平滑方法的最新研究动态 | 第20-21页 |
| §1.2 本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第二章 半参数生存模型介绍 | 第23-35页 |
| §2.1 生存模型的几个概念 | 第23-25页 |
| §2.2 比例风险模型 | 第25-26页 |
| §2.3 加速失效时间模型 | 第26-28页 |
| §2.4 加速风险模型 | 第28-30页 |
| §2.5 混合治愈模型 | 第30-33页 |
| §2.5.1 比例风险混合治愈模型 | 第31-32页 |
| §2.5.2 加速失效时间混合治愈模型 | 第32页 |
| §2.5.3 加速风险混合治愈模型 | 第32-33页 |
| §2.6 模型之间的关系 | 第33-35页 |
| 第三章 半参数生存模型估计方法介绍 | 第35-41页 |
| §3.1 生存函数的非参数估计 | 第35-36页 |
| §3.2 PH模型的部分似然函数方法 | 第36-37页 |
| §3.3 AFT模型的秩估计方法 | 第37-38页 |
| §3.4 MC模型的期望最大化算法 | 第38-41页 |
| 第四章 AH模型的诱导平滑估计 | 第41-51页 |
| §4.1 秩估计方程 | 第41-42页 |
| §4.2 诱导平滑方程 | 第42-43页 |
| §4.3 诱导平滑估计过程 | 第43-45页 |
| §4.4 模拟研究 | 第45-48页 |
| §4.5 复发性脑恶性胶质瘤数据分析 | 第48-50页 |
| §4.6 结论 | 第50-51页 |
| 第五章 AHMC模型的剖面似然估计 | 第51-61页 |
| §5.1 AH模型的EM算法 | 第51-53页 |
| §5.2 最大化步中的秩估计 | 第53-54页 |
| §5.3 最大化步中的剖面似然估计 | 第54-57页 |
| §5.4 基于剖面似然估计的EM算法 | 第57-58页 |
| §5.5 模拟研究 | 第58-59页 |
| §5.6 结论 | 第59-61页 |
| 第六章 MC模型的平滑半参-非参估计 | 第61-73页 |
| §6.1 MC模型的似然函数 | 第61-62页 |
| §6.2 基础项分布的SNP密度表示法 | 第62-64页 |
| §6.3 MC模型的SNP极大似然估计 | 第64-65页 |
| §6.4 初值的选取与HQ准则 | 第65-67页 |
| §6.5 模拟研究 | 第67-68页 |
| §6.6 结论 | 第68-73页 |
| 第七章 几个混合治愈模型实例研究 | 第73-85页 |
| §7.1 PHMC模型的实例：1 997年南卡罗来纳州 | 第74-77页 |
| §7.2 AFTMC模型的实例：1998年南卡罗来纳州 | 第77-80页 |
| §7.3 AHMC模型的实例：1995-2004年爱荷华州波尔克郡 | 第80-85页 |
| 第八章 结论与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 | 第97页 |
