生存時間データ解析 Cox比例ハザードモデルからディープラーニングまで

目次 : 第１章　生存時間データ解析の基礎（生存関数/ Ｋａｐｌａｎ‐Ｍｅｉｅｒ推定とログランク検定）/ 第２章　Ｃｏｘ比例ハザードモデル（部分尤度法/ ベースライン生存関数/ 変数選択/ 比例ハザード性の検証/ 残差分析/ 層別比例ハザードモデル/ フレイルティ付き比例ハザードモデル）/ 第３章　時間依存性生存時間データ解析（時間依存性比例ハザードモデル/ ヨーロッパｎｅｗ　ｖｅｒｓｉｏｎモデルとＭａｙｏ更新モデル/ 部分ロジスティックモデル/ 再発事象解析）/ 第４章　競合リスクモデル（死因別累積発生関数/ Ｆｉｎｅ‐Ｇｒａｙモデル/ Ｒｕａｎ‐Ｇｒａｙモデル）/ 第５章　リカレントニューラルネットワーク（モデル構築/ 統計的推測/ 時間依存性臨床データへの適用例/ フレイルティ付きリカレントニューラルネットワーク）/ 付録

【著者紹介】
辻谷將明 : １９８０年大阪府立大学大学院工学研究科博士課程修了。現在、大阪電気通信大学名誉教授、工学博士。専門：データサイエンス、ニューラルネットワーク

池亀和博 : ２０００年大阪大学大学院医学系研究科博士課程修了。現在、愛知医科大学造血細胞移植センター教授、医学博士。専門：造血細胞移植、血液内科、免疫学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）