| 第一章 Cox比例风险模型的发展与应用 第一节 Cox比例风险模型 一、Cox比例风险模型的结构 二、参数估计 三、关于参数的解释 四、变量的不同编码方式对参数估计值的影响 第二节 比例风险性质的判别 一、比例风险的性质 二、比例风险的生存概率曲线识别法 三、比例风险的参数识别法 四、比例风险的残差分析法 第三节 非比例风险的Cox模型配合 一、配合协变量与时间交互作用模型（时依系数法） 二、配合带时依协变量的Cox模型（分段模型） 三、非比例风险的分层分析法 第四节 多次事件的生存分析 一、多次事件的资料结构 二、各种整理模式下的模型结构 三、多次事件资料的模型配合过程 四、多种事件的分析 第二章 生物信息分析统计方法 第一节 生物信息学概述 一、生物信息学研究现状与发展趋势 二、生物信息学的生物内涵 三、生物信息学的信息学内涵 四、生物信息学研究和发展中的交叉学科和大科学特点 第二节 序列比较方法 一、数据库搜索简介 二、序列相似性定义 三、序列类似性的统计显著性 四、算法的敏感性与准确度（选择性） 五、有空隔配准的BLAST程序与位置特异的迭代BLAST程序 第三节 基因芯片的统计分析方法 一、基因芯片 二、基于基因芯片的数据挖掘及可视化 三、基因转录调控网络分析 第四节 蛋白质序列模式和序列结构域摸式 一、基准序列（序列模式）：标纹、标志、指纹和位点 二、序列结构与模式匹配方法 第三章 非经典条件下的若干回归分析方法 第一节 稳健回归方法 一、稳健统计的基本理论 二、稳健回归方法进展 三、应用实例及软件实现 第二节 截取回归模型 一、Tobit模型概述 二、Tobit模型的异方差性和非正态性 三、应用实例及软件实现 第三节 非参数回归与广义可加模型 一、非参数回归的基本方法 二、偏倚-方差权衡和光滑参数的选择 三、可加模型 四、广义可加模型 五、应用实例及软件实现 第四章 结构方程模型 第一节 前言 第二节 结构方程模型中的几个基本概念 第三节 结构方程模型中的两类子模型 第四节 路径图及SEM的协方差结构 第五节 结构方程模型的分析步骤 第六节 结构方程模型中的模型识别 第七节 结构方程模型分析软件 第八节 结构方程模型参数估计 第九节 结构方程模型的拟合度评价 第十节 结构方程模型的修正 第十一节 应用实例 第五章 广义估计方程和多水平模型 第一节 广义估计方程 一、GEE模型简介 二、几种常见的组内相关矩阵 三、GEE的参数估计 四、GEE在生物医学领域中的应用 五、其他应用 第二节 多水平模型 第六章 Bootstrap方法及其应用 第七章 Permutation检验及其应用 第八章 Monte Carlo方法及其在医学中的应用 第九章 数据挖掘技术及其应用 第十章 Bayes统计方法应用 |
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