| 摘要 | 第15-18页 |
| Abstract | 第18-20页 |
| Chapter 1 Introduction | 第21-34页 |
| §1 .1 Single type recurrent events | 第21-25页 |
| §1.2 Multi-type recurrent events | 第25-29页 |
| §1.3 Our main work | 第29-34页 |
| Chapter 2 Bayesian Reference Analysis for Modulated Power Law Pro-cess | 第34-66页 |
| §2.1 Modulated power law process | 第36-39页 |
| §2 .2 Reference priors | 第39-46页 |
| §2.3 Posterior analysis | 第46-51页 |
| §2.4 Bayesian prediction | 第51-52页 |
| §2.5 Simulation and application | 第52-55页 |
| §2.5.1 Simulation studies | 第52-53页 |
| §2.5.2 Real data analysis | 第53-55页 |
| §2.6 Conclusion | 第55-66页 |
| Chapter 3 Bayesian Reference Analysis for Recurrent Events with Com-peting Risks | 第66-90页 |
| §3.1 Model formulation | 第67-71页 |
| §3.2 Reference priors | 第71-76页 |
| §3 .3 Posterior analysis | 第76-80页 |
| §3.4 Simulation and application | 第80-82页 |
| §3.4.1 Simulation studies | 第80-81页 |
| §3.4.2 Real data analysis | 第81-82页 |
| §3.5 Conclusion | 第82-90页 |
| Chapter 4 Parametric Bayesian Analysis for Multi-Type Recurrent Events with Masked Event Category | 第90-112页 |
| §4.1 Model formulation | 第91-94页 |
| §4.2 Data augmentation | 第94-95页 |
| §4.3 Maximization by EM-algorithm | 第95-96页 |
| §4 .4 Bayesian analysis | 第96-99页 |
| §4.4.1 Prior models | 第96-97页 |
| §4.4.2 Posterior analysis | 第97-99页 |
| §4.5 Simulation studies | 第99-102页 |
| §4.6 Conclusion | 第102-112页 |
| Chapter 5 Semiparametric Bayesian Analysis for Multi-type Recurrent Events with Masked Event Category | 第112-129页 |
| §5.1 Model formulation | 第113-115页 |
| §5.2 Data augmentation | 第115-116页 |
| §5.3 Bayesian analysis | 第116-120页 |
| §5.4 Simulation studies | 第120-122页 |
| §5 .5 Conclusion | 第122-129页 |
| Chapter 6 Conclusion and Further Discussion | 第129-131页 |
| Reference | 第131-137页 |
| Acknowledgement | 第137-138页 |
| Publications | 第138页 |
