Câu trả lời:
Tôi thích:
Việc đầu tiên thực hiện tốt các vấn đề về lý thuyết và xây dựng mô hình. Nó chủ yếu tập trung vào các kỹ thuật bán tham số, nhưng có độ bao phủ hợp lý của các phương pháp tham số. Nó không thực sự cung cấp bất kỳ R hoặc ví dụ mã nào khác, nếu đó là những gì bạn đang theo đuổi.
Thứ hai là nặng nề với mô hình hóa ở phía Cox PH (như tiêu đề có thể chỉ ra). Đó là bởi tác giả của gói sinh tồn trong R và có rất nhiều ví dụ R và nghiên cứu trường hợp nhỏ. Tôi nghĩ cả hai cuốn sách đều bổ sung cho nhau, nhưng tôi muốn giới thiệu cuốn đầu tiên để bắt đầu.
Một cách nhanh chóng để bắt đầu trong R là hướng dẫn của David Diez .
Đối với một cách tiếp cận rất rõ ràng, cô đọng và áp dụng, tôi đặc biệt khuyên dùng Mô hình lịch sử sự kiện của Box-Steffenmeier và Jones
"Phân tích sinh tồn bằng cách sử dụng SAS: hướng dẫn thực tế" của Paul D. Allison cung cấp một hướng dẫn tốt về kết nối giữa mã toán học và mã SAS - cách suy nghĩ về thông tin của bạn, cách mã hóa, cách giải thích kết quả. Ngay cả khi bạn đang sử dụng R, sẽ có những điểm tương đồng có thể hữu ích.
David Collett. Mô hình hóa dữ liệu sinh tồn trong nghiên cứu y học , tái bản lần thứ hai. Chapman & Hội trường / CRC. 2003. Mã số 980-1584883258
Phần mềm tập trung vào SAS chứ không phải R mặc dù.
Tôi đã học được từ Hosmer & Lemeshow & May , bao gồm những điều cơ bản. Nó cũng giúp tôi tìm thấy một bản sao thực sự rẻ ...
Hãy xem trang khóa học về Xã hội học 761: Ứng dụng thống kê trong nghiên cứu xã hội . Giáo sư John Fox tại Đại học McMaster có ghi chú khóa học về phân tích sinh tồn cũng như một kịch bản ví dụ R và một số dữ liệu tệp .
Đối với một góc nhìn khác, xem Mô hình để định lượng rủi ro, 3 / e , sách giáo khoa tiêu chuẩn cho kỳ thi 3 / MLC . Phần lớn của cuốn sách, chương 3-10, bao gồm các mô hình thanh toán dự phòng.
Tôi thấy "Phân tích dữ liệu sinh tồn" của Cox và Oakes (Chapman và Hall Monographs về Thống kê và Xác suất ứng dụng - tập 21) rất dễ đọc và nhiều thông tin. Không có tài liệu về phân tích sinh tồn trong R mặc dù.
Cuốn sách về quán rượu Sage, Giới thiệu Phân tích Lịch sử Sự sống và Sự kiện của Melinda Mills, đã được xây dựng cho sự kiên nhẫn của người dùng R.
Tôi ngạc nhiên không ai nhắc đến nó, nhưng có một cuốn sách đáp ứng chính xác thông số kỹ thuật của bạn:
Tabman & Kim. Phân tích sự tồn tại sử dụng S . Chapman & Hội trường / CRC.
Quyển sách "Phân tích sinh tồn, Kỹ thuật kiểm duyệt dữ liệu bị cắt và bị cắt" do Klein & Moeschberger (2003) viết luôn là tài liệu tham khảo đầu tiên tôi muốn giới thiệu cho những người quan tâm đến việc học, thực hành và nghiên cứu phân tích sinh tồn. Cuốn sách này không chỉ cung cấp các cuộc thảo luận toàn diện cho các vấn đề chúng ta sẽ gặp phải khi phân tích dữ liệu theo sự kiện, với rất nhiều ví dụ về sự đa dạng và các kỹ thuật hữu ích mà chúng ta có thể áp dụng để sửa lỗi "sai lệch" do các vấn đề nêu trên, mà còn chuẩn bị hàng tấn ghi chú thực tế và ghi chú lý thuyết để đưa chúng ta đến cửa trước của các ứng dụng và phương pháp đẹp trong phân tích sinh tồn.
Cuốn sách thứ 2 tôi muốn giới thiệu là "Phân tích thống kê dữ liệu thời gian thất bại" của Kalbfleisch & Prentice (2002). Cả hai giáo sư đều là bậc thầy trong lĩnh vực đầy thách thức này, và trong cuốn sách này, họ giảng về những khái niệm không tầm thường theo cách rất rõ ràng và rút ra rất nhiều kỹ thuật tiên tiến vào thời điểm đó, với sự hướng dẫn của họ, chúng tôi đã chuẩn bị tốt bước vào thế giới phong phú của phân tích sinh tồn.
Nếu chúng ta thực sự dành thời gian chất lượng để nghiên cứu hai cuốn sách này, chúng ta có thể có được nhiều kiến thức cơ bản và sâu sắc để phân tích dữ liệu bị kiểm duyệt và / hoặc bị cắt bớt, điều này sẽ gây ra kết luận sai lệch nghiêm trọng nếu chúng ta bỏ qua những vấn đề này gần như ở mọi nơi trong các ứng dụng trong thế giới thực. . Thích đọc sách.
Để phân tích sinh tồn với R, xem Phân tích Lịch sử Sự kiện với R của Broström. Với rất nhiều ví dụ R về phân tích sinh tồn trên dữ liệu nhân khẩu học lịch sử.
Cuốn sách chúng tôi sử dụng làm sách giáo khoa được gọi là
Phân tích sinh tồn ứng dụng của David W Hosmer
Cuốn sách này là từ góc độ sinh học và tôi thấy nó đã được trình bày gần như tất cả mọi thứ tôi sử dụng trong công việc của mình. Ngoài ra, họ có mã R / state / SAS trên trang web của họ theo các ví dụ của họ trong cuốn sách.
Dirk F. Moore Phân tích sinh tồn ứng dụng bằng R