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Le premier fait un bon travail de théorie chevauchante et de construction de modèles. Il se concentre principalement sur les techniques semi-paramétriques, mais il existe une couverture raisonnable des méthodes paramétriques. Il ne fournit pas vraiment de R ou d'autres exemples de code, si c'est ce que vous recherchez.
La seconde est lourde avec la modélisation du côté Cox PH (comme le titre pourrait l'indiquer). C'est l'auteur de l' ensemble de mesures de survie dans R qui contient beaucoup d'exemples et de mini-études de cas. Je pense que les deux livres se complètent, mais je recommanderais le premier pour commencer.
Un moyen rapide de se lancer dans R est le guide de David Diez .
Pour une approche très claire, succincte et appliquée, je recommande vivement la modélisation d’historique des événements de Box-Steffenmeier et Jones.
"Analyse de survie à l'aide de SAS: guide pratique" de Paul D. Allison fournit un bon guide sur la connexion entre le code mathématique et le code SAS: comment réfléchir à vos informations, comment coder, comment interpréter les résultats. Même si vous utilisez R, il y aura des parallèles qui pourraient s'avérer utiles.
David Collett. Modélisation des données de survie en recherche médicale , deuxième édition. Chapman & Hall / CRC. 2003. ISBN 978-1584883258
La section des logiciels est centrée sur SAS et non sur R.
J'ai appris de Hosmer & Lemeshow & May , qui couvre les bases. Cela m'a aussi aidé à trouver une copie vraiment pas chère ...
Analyse de survie: un texte autodidacte de Kleinbaum et Klein
c'est très bien. Cela dépend de ce que vous voulez. Ceci est plutôt une introduction non technique. Il est axé sur les applications pratiques et minimise les mathématiques. De manière pédiculaire, il est également destiné à l'apprentissage en dehors de la classe.
Consultez la page de cours de sociologie 761: applications statistiques en recherche sociale . Le professeur John Fox de l'Université McMaster a rédigé des notes de cours sur l'analyse de la survie, ainsi qu'un exemple de script R et plusieurs fichiers de données .
Pour une autre perspective, voir Modèles de quantification du risque, 3 / e , Manuel standard pour l’ examen actuariel 3 / MLC . La majeure partie du livre, les chapitres 3 à 10, couvre les modèles de paiement conditionnels à la survie.
J'ai trouvé que "l'analyse des données de survie" de Cox et Oakes (Monographies de Chapman et Hall sur les statistiques et les probabilités appliquées - vol. 21) était très lisible et informative. Pas de matériel sur l'analyse de survie en R.
Le livre de Sage, Introduction à l'analyse de la survie et de l'histoire des événements de Melinda Mills, a été conçu pour les utilisateurs de R.
Je suis surpris que personne ne l’ait mentionné, mais il existe un livre qui correspond exactement à vos spécifications:
Tableman & Kim. L' analyse de survie en utilisant S . Chapman & Hall / CRC.
Le livre "Analyse de survie, techniques pour les données censurées et tronquées" de Klein & Moeschberger (2003) est toujours la 1ère référence que je recommanderais aux personnes souhaitant apprendre, pratiquer et étudier l'analyse de survie. Ce livre fournit non seulement une analyse détaillée des problèmes auxquels nous serons confrontés lors de l’analyse des données chronologiques, avec de nombreux exemples de variété et des techniques utiles que nous pouvons appliquer pour corriger le "biais" induit par les problèmes ci-dessus, mais également prépare des tonnes de notes pratiques et théoriques pour nous mener à la porte des applications et des méthodologies magnifiques en analyse de survie.
Le deuxième livre que je recommanderais est "L'analyse statistique des données de temps de défaillance" de Kalbfleisch & Prentice (2002). Les deux professeurs sont des maîtres dans ce domaine difficile. Dans ce livre, ils abordent des concepts pas si triviaux de manière très claire et ils tirent de nombreuses techniques de pointe à cette époque. Nous sommes bien préparés pour les guider. Entrez dans le monde abondant de l'analyse de survie.
Si nous consacrons beaucoup de temps à l'étude de ces deux ouvrages, nous pouvons acquérir de nombreuses connaissances fondamentales et approfondies pour analyser des données censurées et / ou tronquées, ce qui entraînera des conclusions très biaisées si nous ignorons ces problèmes de manière inhérente, presque partout, dans des applications réelles. . Bonne lecture.
Pour l'analyse de la survie avec R, voir Analyse de l'historique des événements avec R de Broström. Avec beaucoup de R exemples d’analyses de survie sur données démographiques historiques.
Le livre que nous avons utilisé comme manuel s'appelle
Analyse de survie appliquée de David W Hosmer
Ce livre est issu d’une perspective biostat et j’ai trouvé qu’il couvrait presque tout ce que j’avais utilisé dans mon travail. En outre, ils ont le code R / État / SAS sur leur site Web d'après leurs exemples dans le livre.
Dirk F. Moore Analyse de survie appliquée à l'aide de R