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Es una de las disciplinas estadísticas más antiguas y tiene sus raíces en la demografía y la ciencia actuarial del siglo XVII.

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Sentó las bases de la teoría

de los riesgos competitivos. Al realizar el cálculo del número esperado de muertes.

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Avance metodológico llamado manipulación gráfica simultanea del tiempo calendario y la edad en el Diagrama de Lexis.

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Por haber derivado lo que

llamaríamos el error estándar de la razón de mortalidad.

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Un  característico escepticismo sobre  el valor de las tablas de vida en investigación estadística"  fue expresado por Greenwood.

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Su famosa

expresión de los errores de muestreo de las tablas de supervivencia.

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El enfoque de máxima verosimilitud para un modelo de cura asumiendo la vida  eterna con probabilidad, c, y tiempos de supervivencia con distribución lognormal.

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Anticipo en su generalización

mucho del trabajo reciente  que se hace,  por ejemplo, en los estudios de supervivencia de SIDA.

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Estudiaron la recuperación,

recaída y la muerte  (además

de la censura) en lo que  ahora se denomina comúnmente

como un modelo de enfermedad o muerte con riesgos competitivos.

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La distribución exponencial fue utilizada por Littell cuando realizó la comparación de la  tasa de supervivencia anual dada por el método actuarial  y  calculada a través de máxima verosimilitud.

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Donde  eliminado la necesidad

de estas aproximaciones en la situación de estadística médica usual, donde todos los

tiempos de supervivencia y censura se conocen con precisión.

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Utilizó esta distribución (exponencial) en su estudio comparativo de pruebas de dos muestras para los ensayos clínicos con entrada escalonada.

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Desarrolló una tasa de supervivencia  relativa.
En la nomenclatura actual, la

comparación de un grupo tratado vs. un grupo

control.

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La distribución exponencial también fue utilizada en su modelo para tiempos de vida (sin censura) cuya intención era que dependieran  linealmente de  covariables  de  los  sujetos.

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Realizo su estudio estadístico sistemático.

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En su monografía documenta ampliamente los modelos estocásticos subyacentes a esta metodología. (recuperación,

recaída y la  muerte).

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Revolucionó el análisis de  supervivencia  a través

de su modelo de regresión

semiparamétrico para la función

de riesgo, que depende arbitrariamente del tiempo y

paramétricamente de las covariables.