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생존데이터는 사건이 발생할 때까지의 시간 구간을 측정한 데이터이다.『R을 이용한 생존분석 기초』은 그런 생존분석의 기초적인 이론과 방법을 설명하고 R 시스템을 이용한 프로그래밍으로 데이터 분석 예를 실어 구성한 책이다. 예제에 있는 R 프로그램에 해당하는 SAS 명령어를 간단하게 포함하여 참조가 되는 내용을 부록으로 담았다.

1장 서론
1.1 생존데이터에 대한 분석
1.2 설암
1.3 남성 후두암
1.4 골수이식
1.5 골수종
1.6 신장염
1.7 유방암
1.8 일차성 담즙성 간경화증
1.9 심장이식수술
1.10 폐암
1.11 직장암
1.12 R 패키지에서 사용할 수 있는 데이터

2장 생존분석의 기초적인 개념과 통계량
2.1 주요 용어와 기본 개념
2.2 생존데이터에 대한 모수적 분포
2.3 R을 이용한 지수분포와 와이블분포

3장 중도절단 및 우도함수
3.1 중도절단의 종류
3.2 중도절단 이유
3.3 중도절단 데이터를 포함한 우도함수

4장 개수과정과 마팅게일
4.1 개수과정
4.2 강도과정과 누적 강도과정
4.3 마팅게일
4.4 개수과정으로 표현한 추정량
4.5 동점 데이터

5장 비모수 방법에 의한 생존함수추정
5.1 생명표
5.2 R을 이용한 생명표
5.3 Kaplan-Meier 누적한계추정량
5.4 Nelson-Aalen 누적위험함수추정량
5.5 R을 이용한 비모수적 생존함수추정

6장 생존함수 동일성 검정
6.1 직관적인 방법으로서의 검정
6.2 일집단에 대한 로그-순위 검정
6.3 이집단에 대한 로그-순위 검정
6.4 여러 집단에 대한 로그-순위 검정
6.5 층화 로그-순위 검정
6.6 R을 이용한 로그-순위 검정
6.7 R을 이용한 층화 로그-순위 검정

7장 Cox 비례위험모형
7.1 Cox 비례위험모형
7.2 공변량이 한 개인 경우 비례위험모형
7.3 공변량이 여러 개인 경우 비례위험모형
7.4 동점 처리
7.5 회귀계수에 대한 검정
7.6 층화된 비례위험모형
7.7 R을 이용한 비례위험모형 적합 및 동점처리
7.8 R을 이용한 층화된 비례위험모형

8장 잔차와 모형적합도 진단
8.1 Cox-Snell 잔차
8.2 마팅게일 잔차
8.3 편차 잔차
8.4 Schoenfeld 잔차
8.5 비례위험률 가정에 대한 점검
8.6 R을 이용한 잔차와 잔차그림

9장 모수적 회귀모형을 이용한 생존분석
9.1 가속실패시간모형
9.2 지수 가속실패시간모형
9.3 와이블 가속실패시간모형
9.4 모수회귀모형
9.5 모형선택 문제
9.6 그림을 이용한 모형 적합성에 대한 평가
9.7 R을 이용한 가속실패시간 모형-지수분포와 와이블분포
9.8 R을 이용한 모수회귀모형-지수분포와 와이블분포

부록 A R 시스템에서 생존분석을 위한 기본적인 코드
부록 B SAS 시스템에서 생존분석을 위한 프로그램

머리말
생존데이터는 사건이 발생할 때까지의 시간 구간을 측정한 데이터이다. 이러한 생존데이터에 대한 분석을 수행하기 위해서는 통계적 지식과 더불어 컴퓨터 프로그래밍의 활용이 필수적이라고 할 수 있다.
이 책에서는 생존분석의 기초적인 이론과 방법을 설명하고 R 시스템을 이용한 프로그래밍으로 데이터 분석 예를 실었다. 부록에는 예제에 있는 R 프로그램에 해당하는 SAS 명령어를 간단하게 포함하여 참조가 되도록 하였다.
생존분석에 대해 기본적인 이해를 하고자 하는 사람들과 실제 데이터에 대한 생존분석을 수행하고자 하는 사람들에게 이 책이 도움이 되기를 바란다. 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.