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最初のものは、理論とモデル構築の問題にまたがってうまく機能します。主にセミパラメトリックテクニックに焦点を当てていますが、パラメトリックメソッドの妥当な範囲があります。Rやその他のコード例を実際に提供するわけではありません。
2つ目は、Cox PH側でのモデリングが重い（タイトルが示すように）。R のサバイバルパッケージの作成者によるもので、Rの例とミニケーススタディがたくさんあります。両方の本が相互に補完し合っていると思いますが、始めるには最初の本をお勧めします。
Rを簡単に開始する方法は、David Diezのガイドです。
非常に明確で簡潔で応用的なアプローチのために、Box-SteffenmeierとJonesによるイベント履歴モデリングを強くお勧めします
Paul D. Allisonによる「SASを使用したサバイバル分析：実用的なガイド」は、数学とSASコードの関連性についての優れたガイドを提供します。情報についての考え方、コーディング方法、結果の解釈方法です。Rを使用している場合でも、有用であることがわかる類似点があります。
デビッド・コレット。医学研究における生存データのモデリング、第2版。チャップマン＆ホール/ CRC。2003. ISBN 978-1584883258
ソフトウェアのセクションは、RではなくSASに焦点を当てています。
Hosmer＆Lemeshow＆Mayから学んだことは、基本をカバーしています。それは本当に安いコピーを見つけたのにも役立ちました...
Sociology 761：Social ResearchのStatistics Applicationsのコースページをご覧ください。マクマスター大学のジョン・フォックス教授には、サバイバル分析に関するコースノートと、サンプルのRスクリプトといくつかの データ ファイルがあります。
別の観点については、リスクを定量化するためのモデル3 / e、保険数理試験3 / MLCの標準教科書を参照してください 。本の大部分である第3章から第10章では、生存率に応じた支払いモデルについて説明しています。
CoxとOakes（統計と応用確率に関するチャップマンとホールのモノグラフ-vol。21）による「生存データの分析」は非常に読みやすく有益であることがわかりました。ただし、Rの生存分析に関する資料はありません。
メリダミルズによるSage pubs book、Introducing Survival and Event History Analysisは、Rユーザーの気分のために作成されました。
誰もそれについて言及していないことに驚いていますが、あなたの仕様にぴったりの本があります：
Klein＆Moeschberger（2003）が書いた本「Survival Analysis、Techniques for Censored and Truncated Data」（2003）は、サバイバル分析の学習、実践、研究に興味のある人に勧める最初の参考文献です。この本は、イベントまでの時間データを分析する際に直面する問題について包括的な議論を提供するだけでなく、さまざまな例と、上記の問題から生じる「バイアス」を修正するために適用できる有用なテクニックを提供します大量の実用的なメモと理論的なメモを用意して、サバイバル分析の美しいアプリケーションと方法論の玄関口へと導きます。
私がお勧めする2番目の本は、Kalbfleisch＆Prentice（2002）の「The Failure Analysis of Failure Time Data」です。どちらの教授もこの挑戦的な分野の巨匠であり、本書ではそれほど重要ではない概念を非常に明確な方法で講義し、当時の最先端の技術を数多く導き出しました。豊富な生存分析の世界に足を踏み入れてください。
これら2冊の本を本当に充実した時間で研究すれば、多くの基本的かつ深い知識を取得して、打ち切りまたは切り捨てられたデータを分析することができます。 。読書を楽しむ。
Dirk F. Moore Rを使用した生存分析の適用