临床试验设计的统计方法

**章 统计学基础 1.1 统计学在医学中的应用 1.2 随机变量及统计分布 1.2.1 离散型分布函数 1.2.2 连续型分布函数 1.3 多元统计分布 1.4 Copula函数 1.5 中心极限定理与Delta方法 1.6 频率学派的统计方法 1.6.1 *大似然估计 1.6.2 置信区间 1.6.3 假设检验 1.7 小结 第二章 贝叶斯统计方法 2.1 贝叶斯公式 2.2 先验分布 2.2.1 先验分布的类型 2.2.2 共轭先验分布 2.2.3 Jeffreys先验分布 2.2.4 参照先验分布 2.2.5 基于历史数据的幂方先验分布 2.2.6 相称先验分布 2.3 可信区间 2.4 Lindley悖论 2.5 p值与后验概率的关系 2.5.1 连续型数据的假设检验 2.5.2 两分类型数据的假设检验 2.6 简单假设检验下p值与后验概率的比较 2.6.1 平均p值与平均后验概率 2.6.2 p值与后验概率的数值模拟比较 2.7 贝叶斯因子 2.8 贝叶斯模型平均方法 2.9 贝叶斯分层模型 2.10 贝叶斯广义矩方法 2.11 统计决策理论 2.12 马尔可夫链蒙特卡罗方法 2.12.1 逆变换抽样法 2.12.2 拒绝抽样法 2.12.3 Gibbs抽样法 2.12.4 Metropolis—Hastings算法 2.13 小结 第三章 广义线性模型 3.1 线性模型 3.2 广义线性模型 3.2.1 指数分布族 3.2.2 联接函数 3.2.3 模型参数的估计 3.3 贝叶斯学派的线性模型 3.4 贝叶斯广义线性模型 3.5 两分类型数据的潜变量模型 3.6 小结 第四章 生存分析 4.1 基本概念 4.2 Log-rank检验 4.3 指数分布下的生存模型 4.4 Cox比例风险模型 4.5 可加风险模型 4.6 加速失效时间模型 4.7 加速风险模型 4.8 分位数回归模型 4.9 治愈率模型 4.10 小结 第五章 临床试验的简介及相关概念 第六章 适应性随机化方法 第七章 一期临床试验设计的统计方法 第八章 延迟型毒性结果的剂量探寻方法 第九章 联合用药的剂量探寻方法 第十章 二期临床试验设计的统计方法 第十一章 三期临床试验的统计方法 第十二章 成组序贯设计 第十三章 适应性试验设计 参考文献