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해외주문 [POD] Bayesian Survival Analysis

1st ed. 2001. Corr. 2nd printing. | Paperback
Ibrahim, Joseph G. , Chen, Ming-Hui , Sinha, Debajyoti 지음 | Springer | 2004년 12월 07일

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상품상세정보
ISBN 9780387952772(0387952772)
쪽수 480쪽
언어 English
크기 165(W) X 234(H) X 33(T) (mm)
1st ed. 2001. Corr. 2nd printing.
삽화유무 삽화있음
총권수 1권
시리즈명 Springer Statistics
Textual Format Textbooks, Lower level
리딩지수 Level Scholarly/Graduate

책소개

이 책이 속한 분야

Survival analysis arises in many fields of study including medicine, biology, engineering, public health, epidemiology, and economics. This book provides a comprehensive treatment of Bayesian survival analysis. Several topics are addressed, including parametric models, semiparametric models based on prior processes, proportional and non-proportional hazards models, frailty models, cure rate models, model selection and comparison, joint models for longitudinal and survival data, models with time varying covariates, missing covariate data, design and monitoring of clinical trials, accelerated failure time models, models for multivariate survival data, and special types of hierarchical survival models. Also various censoring schemes are examined including right and interval censored data. Several additional topics are discussed, including noninformative and informative prior specificiations, computing posterior qualities of interest, Bayesian hypothesis testing, variable selection, model selection with nonnested models, model checking techniques using Bayesian diagnostic methods, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms for sampling from the posteiror and predictive distributions. The book presents a balance between theory and applications, and for each class of models discussed, detailed examples and analyses from case studies are presented whenever possible. The applications are all essentially from the health sciences, including cancer, AIDS, and the environment. The book is intended as a graduate textbook or a reference book for a one semester course at the advanced masters or Ph.D. level. This book would be most suitable for second or third year graduate students in statistics or biostatistics. It would also serve as a useful reference book for applied or theoretical researchers as well as practitioners. Joseph G. Ibrahim is Associate Professor of Biostatistics at the Harvard School of Public Health and Dana-Farber Cancer Institute; Ming-Hui Chen is Associate Professor of Mathematical Science at Worcester Polytechnic Institute; Debajyoti Sinha is Associate Professor of Biostatistics at the Medical University of South Carolina.
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목차

Preface vii
Introduction 1 (29)
Aims 1 (1)
Outline 2 (1)
Motivating Examples 3 (10)
Survival Analysis 13 (4)
Proportional Hazards Models 15 (1)
Censoring 15 (1)
Partial Likelihood 16 (1)
The Bayesian Paradigm 17 (1)
Sampling from the Posterior Distribution 18 (4)
Informative Prior Elicitation 22 (4)
Why Bayes? 26 (4)
Exercises 27 (3)
Parametric Models 30 (17)
Exponential Model 30 (5)
Weibull Model 35 (2)
Extreme Value Model 37 (2)
Log-Normal Model 39 (1)
Gamma Model 40 (7)
Exercises 42 (5)
Semiparametric Models 47 (53)
Piecewise Constant Hazard Model 47 (3)
Models Using a Gamma Process 50 (6)
Gamma Process on Cumulative Hazard 50 (1)
Gamma Process with Grouped-Data Likelihood 51 (2)
Relationship to Partial Likelihood 53 (2)
Gamma Process on Baseline Hazard 55 (1)
Prior Elicitation 56 (7)
Approximation of the Prior 57 (2)
Choices of Hyperparameters 59 (1)
Sampling from the Joint Posterior 60 (3)
Distribution of (β, δ, a0)
A Generalization of the Cox Model 63 (3)
Beta Process Models 66 (6)
Beta Process Priors 66 (5)
Interval Censored Data 71 (1)
Correlated Gamma Processes 72 (6)
Dirichlet Process Models 78 (22)
Dirichlet Process Prior 78 (3)
Dirichlet Process in Survival Analysis 81 (3)
Dirichlet Process with Doubly Censored 84 (3)
Data
Mixtures of Dirichlet Process Models 87 (2)
Conjugate MDP Models 89 (1)
Nonconjugate MDP Models 90 (1)
MDP Priors with Censored Data 91 (3)
Inclusion of Covariates 94 (1)
Exercises 94 (6)
Frailty Models 100(55)
Proportional Hazards Model with Frailty 101(33)
Weibull Model with Gamma Frailties 102(2)
Gamma Process Prior for H0(t) 104(2)
Piecewise Exponential Model for h0(t) 106(6)
Positive Stable Frailties 112(6)
A Bayesian Model for Institutional Effects 118(8)
Posterior Likelihood Methods 126(5)
Methods Based on Partial Likelihood 131(3)
Multiple Event and Panel Count Data 134(2)
Multilevel Multivariate Survival Data 136(11)
Bivariate Measures of Dependence 147(8)
Exercises 148(7)
Cure Rate Models 155(53)
Introduction 155(1)
Parametric Cure Rate Model 156(15)
Models 156(4)
Prior and Posterior Distributions 160(3)
Posterior Computation 163(8)
Semiparametric Cure Rate Model 171(8)
An Alternative Semiparametric Cure Rate 179(6)
Model
Prior Distributions 180(5)
Multivariate Cure Rate Models 185(23)
Models 185(3)
The Likelihood Function 188(2)
The Prior and Posterior Distributions 190(1)
Computational Implementation 191(8)
Appendix 199(6)
Exercises 205(3)
Model Comparison 208(54)
Posterior Model Probabilities 209(10)
Variable Selection in the Cox Model 210(1)
Prior Distribution on the Model Space 211(1)
Computing Prior and Posterior Model 212(7)
Probabilities
Criterion-Based Methods 219(8)
The L Measure 220(3)
The Calibration Distribution 223(4)
Conditional Predictive Ordinate 227(7)
Bayesian Model Averaging 234(12)
BMA for Variable Selection in the Cox 236(1)
Model
Identifying the Models in A' 237(2)
Assessment of Predictive Performance 239(7)
Bayesian Information Criterion 246(16)
Model Selection Using BIC 249(1)
Exponential Survival Model 249(1)
The Cox Proportional Hazards Model 250(4)
Exercises 254(8)
Joint Models for Longitudinal and Survival 262(28)
Data
Introduction 262(3)
Joint Modeling in AIDS Studies 263(1)
Joint Modeling in Cancer Vaccine Trials 263(1)
Joint Modeling in Health-Related Quality 264(1)
of Life Studies
Methods for Joint Modeling of Longitudinal 265(10)
and Survival Data
Partial Likelihood Models 265(2)
Joint Likelihood Models 267(6)
Mixture Models 273(2)
Bayesian Methods for Joint Modeling of 275(15)
Longitudinal and Survival Data
Exercises 287(3)
Missing Covariate Data 290(30)
Introduction 290(2)
The Cure Rate Model with Missing Covariate 292(1)
Data
A General Class of Covariate Models 293(4)
The Prior and Posterior Distributions 297(4)
Model Checking 301(19)
Appendix 311(6)
Exercises 317(3)
Design and Monitoring of Randomized Clinical 320(32)
Trials
Group Sequential Log-Rank Tests for 320(2)
Survival Data
Bayesian Approaches 322(14)
Range of Equivalence 326(2)
Prior Elicitation 328(4)
Predictions 332(2)
Checking Prior-Data Compatibility 334(2)
Bayesian Sample Size Determination 336(4)
Alternative Approaches to Sample Size 340(12)
Determination
Exercises 349(3)
Other Topics 352(84)
Proportional Hazards Models Built from 352(7)
Monotone Functions
Likelihood Specification 354(2)
Prior Specification 356(1)
Time-Dependent Covariates 357(2)
Accelerated Failure Time models 359(14)
MDP Prior for θi 360(4)
Polya Tree Prior for θi 364(9)
Bayesian Survival Analysis Using MARS 373(8)
The Bayesian Model 374(5)
Survival Analysis with Frailties 379(2)
Change Point Models 381(14)
Basic Assumptions and Model 382(3)
Extra Poisson Variation 385(1)
Lag Functions 386(2)
Recurrent Tumors 388(1)
Bayesian Inference 389(6)
The Poly-Weibull Model 395(3)
Likelihood and Priors 396(1)
Sampling the Posterior Distribution 397(1)
Flexible Hierarchical Survival Models 398(15)
Three Stages of the Hierarchical Model 400(3)
Implementation 403(10)
Bayesian Model Diagnostics 413(16)
Bayesian Latent Residuals 413(4)
Prequential Methods 417(12)
Future Research Topics 429(7)
Appendix 431(2)
Exercises 433(3)
List of Distributions 436(2)
References 438(29)
Author Index 467(8)
Subject Index 475

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