00. R 프로그램 소개
0.1 자료의 입력
0.2 기초 사용법
0.3 범주형 자료분석
0.4 로지스틱 회귀분석
0.5 그래픽 작성

01. 서론
1.1 용어와 기본 개념
1.2 Counting process
1.3 실제 예와 연관된 통계 문제

02. 비모수 방법을 이용한 생존함수의 추정
2.1 생명표 방법
2.2 Kaplan-Meier 추정량
2.3 누적위험함수와 여러 가지 통계량
2.4 다른 유형의 중도절단자료에 대한 생존함수추정

03. 생존함수의 비교
3.1 로그 순위검정
3.2 가중 로그 순위검정
3.3 구간중도절단자료에서 두 생존함수의 비교

04. 모수 분포를 이용한 생존함수의 추정과 회귀모형
4.1 우도함수
4.2 여러 가지 모수 분포
4.3 가속실패 시간 모형
4.4 모수모형을 이용한 회귀분석
4.5 비례 오즈 회귀모형

05. 비례위험모형
5.1 Cox's 비례위험모형
5.2 시간 가변 공변량
5.3 층화된 비례위험모형
5.4 회귀모형 진단

06. 프레일티 모형
6.1 프레일티
6.2 감마 프레일티 모형에서의 추정
6.3 군집생존자료

07. 재발자료 분석
7.1 자료의 소개
7.2 누적평균함수와 강도함수의 추정
7.3 회귀모형

08. 다상태 모형과 경쟁위험모형
8.1 다상태 모형
8.2 경쟁위험모형

09. 머신러닝 기법을 이용한 생존분석
9.1 예측 모형의 평가
9.2 lasso 기법을 이용한 변수 선택
9.3 생존 트리 모형과 앙상블 모형

10. 결합모형
10.1 치유율 모형
10.2 경시적 자료와 생존자료의 결합모형

■ 부록
■ 사용된 R 패키지
■ 참고문헌
■ 찾아보기