Nonparametric Regression Methods for Longitudinal Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Hulin Wu

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:2006-4

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471483502

丛书系列:

图书标签:

Longitudinal Data
Nonparametric Regression
Mixed Effects Models
Repeated Measures
Statistical Modeling
Data Analysis
Biostatistics
Survival Analysis
Time Series
Causal Inference

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Incorporates mixed-effects modeling techniques for more powerful and efficient methods

This book presents current and effective nonparametric regression techniques for longitudinal data analysis and systematically investigates the incorporation of mixed-effects modeling techniques into various nonparametric regression models. The authors emphasize modeling ideas and inference methodologies, although some theoretical results for the justification of the proposed methods are presented.

With its logical structure and organization, beginning with basic principles, the text develops the foundation needed to master advanced principles and applications. Following a brief overview, data examples from biomedical research studies are presented and point to the need for nonparametric regression analysis approaches. Next, the authors review mixed-effects models and nonparametric regression models, which are the two key building blocks of the proposed modeling techniques.

The core section of the book consists of four chapters dedicated to the major nonparametric regression methods: local polynomial, regression spline, smoothing spline, and penalized spline. The next two chapters extend these modeling techniques to semiparametric and time varying coefficient models for longitudinal data analysis. The final chapter examines discrete longitudinal data modeling and analysis.

Each chapter concludes with a summary that highlights key points and also provides bibliographic notes that point to additional sources for further study. Examples of data analysis from biomedical research are used to illustrate the methodologies contained throughout the book. Technical proofs are presented in separate appendices.

With its focus on solving problems, this is an excellent textbook for upper-level undergraduate and graduate courses in longitudinal data analysis. It is also recommended as a reference for biostatisticians and other theoretical and applied research statisticians with an interest in longitudinal data analysis. Not only do readers gain an understanding of the principles of various nonparametric regression methods, but they also gain a practical understanding of how to use the methods to tackle real-world problems.

非参数回归方法在纵向数据分析中的应用：一个全新的视角图书名称：《非参数回归方法在纵向数据分析中的应用》图书简介：本书旨在为深入理解和掌握非参数回归方法在处理纵向数据（Longitudinal Data）方面的复杂挑战提供一个全面、严谨且高度实用的指南。我们摒弃了传统参数模型对数据分布和函数形式的严格预设，转而聚焦于一系列灵活、数据驱动的非参数和半参数技术，这些技术在捕捉时间依赖性、个体异质性以及复杂响应曲线上表现出卓越的性能。纵向数据分析，其核心在于对同一研究对象在不同时间点上收集到的多重观测值进行建模和推断。这种数据结构内在包含着时间序列的依赖性，使得经典的独立同分布（i.i.d.）假设不再适用。传统的线性或广义线性模型往往需要在函数形式上做出简化假设，这可能导致模型设定偏差（Misspecification Bias），尤其在生物医学、金融经济、市场营销和环境科学等领域中，响应变量与协变量之间的真实关系往往呈现出高度非线性的特征。本书的理论基础建立在现代统计学的前沿研究之上，系统地介绍了从核平滑（Kernel Smoothing）到样条函数（Spline Functions），再到局部多项式回归（Local Polynomial Regression）等核心非参数工具。我们不仅详细阐述了这些方法的统计学原理、收敛性质和渐近分布，更重要的是，它们如何被巧妙地融入到纵向数据分析的框架中。第一部分：基础与挑战开篇部分，我们首先对纵向数据的结构特性进行了详尽的梳理，包括数据的常见缺失机制（MCAR, MAR, NMAR）及其对推断的潜在影响。随后，我们回顾了参数模型分析的局限性，为引入非参数方法的必要性奠定基础。重点介绍了处理纵向数据时必须考虑的两个关键因素：个体间的异质性（Subject-Specific Variability）和时间内的相关性（Intra-Subject Correlation）。我们通过引入广义估计方程（GEE）和混合效应模型（Mixed-Effects Models）的非参数扩展，展示了如何同时处理这两方面的依赖结构，避免了对具体随机效应分布的强加假设。第二部分：非参数平滑技术在轨迹建模中的应用本部分是本书的核心，专注于利用非参数方法构建连续的、平滑的轨迹模型。 1. 核回归方法（Kernel Methods）的深化应用：我们详细探讨了如何将局部加权回归（LOESS/LOWESS）扩展到处理面板数据。特别地，针对纵向数据中时间点不规则的特点，我们引入了基于核函数的加权回归估计，并讨论了带宽（Bandwidth）选择对估计效率和偏差的权衡。一个重要章节专门分析了如何利用非参数残差分析来诊断模型中未被充分捕获的时间-协变量交互作用。 2. 样条函数基的灵活构造：样条函数，特别是自然立方样条（Natural Cubic Splines）和 B样条（B-splines），因其在拟合复杂曲线上的优越性而被广泛采用。本书深入剖析了如何利用惩罚样条（Penalized Splines）来实现对函数平滑度和拟合优度之间的自动权衡。我们将惩罚样条技术与线性混合效应模型（LMM）相结合，形成了非参数半混合效应模型（Nonparametric Semi-Mixed Effects Models），这使得个体的时间轨迹可以被视为一个高维的随机函数，而非固定的参数向量。 3. 函数型数据分析的桥梁：随着数据采集精度的提高，纵向数据越来越倾向于被视为函数型数据。本书探讨了如何将主成分分析（PCA）应用于时间轨迹的函数空间，并结合非参数回归，实现对影响函数轨迹关键模式的识别和预测。第三部分：高维与半参数模型现实世界的纵向数据往往伴随着大量协变量，这引入了高维性问题。我们详细阐述了非参数加性模型（Nonparametric Additive Models, NAM）在纵向数据中的应用。与参数模型不同，NAM允许每个协变量对响应变量的影响以任意光滑函数的形式存在，同时保持了模型的可解释性（即效应的可分离性）。我们讨论了单维平滑估计（Single-Index Smoothing）和广义加性模型（GAM）在处理复杂时间依赖性时的扩展，例如广义加性混合模型（GAMM）。此外，本书还覆盖了半参数模型，特别是将非参数平滑与参数回归系数相结合的模型结构。这允许我们对那些被认为具有清晰生物学意义的协变量保持参数化形式，而将未知的时间效应或复杂的非线性协变量效应用非参数方式拟合，从而在统计效率和模型灵活性之间取得最佳平衡。第四部分：推断、预测与模型评估非参数估计量的推断比参数估计量更为复杂，因为它们的渐近性质依赖于带宽的选择和设计矩阵的结构。本书提供了关于非参数回归估计量方差的精确估计方法，包括经验似然法（Empirical Likelihood）在纵向数据框架下的应用，以及构建可靠的置信区间和假设检验的方法。在模型选择方面，我们对比了交叉验证（Cross-Validation, CV）、赤池信息准则（AIC）的非参数版本，以及基于残差分析的诊断工具，指导读者如何客观评估不同非参数模型的性能。最后，我们探讨了如何利用所建立的模型进行更精确的个体轨迹预测，以及如何将这些预测结果整合到决策制定过程中。目标读者：本书适合于高级统计学研究生、生物统计学家、计量经济学家、数据科学家以及在环境科学、公共卫生和金融工程领域从事纵向数据分析的专业研究人员。它要求读者具备扎实的统计学基础，特别是线性模型和回归分析的知识，但无需预先掌握复杂的泛函分析理论。本书通过丰富的案例研究和实际软件（如R语言和Stata的定制程序）的实现细节，力求将复杂的理论转化为可操作的分析工具。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是在一个时间非常紧张的节点上开始阅读这本专著的，目的是为了快速掌握一些前沿的、能发表论文的方法。坦率地说，这本书的阅读难度曲线相当陡峭，尤其是在涉及到核回归和平滑样条的理论基础部分时，需要读者具备扎实的微积分和线性代数背景才能跟上作者的思路。然而，一旦跨过了最初的门槛，后面的收获是巨大的。作者对贝叶斯非参数方法的介绍，虽然篇幅相对较短，但其对MCMC算法在纵向数据结构下应用的论述，却是目前市场上许多同类书籍所缺乏的深度和广度。我发现自己不得不在阅读时频繁地查阅外部资料，以确保对一些高阶概念的理解准确无误，这表明这本书的定位是面向高阶研究生或资深研究人员，而非科普读物。它不是那种可以快速“扫过”的书，更像是一本需要被反复研读、并带上大量批注的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格，说实话，比我预期的要“活泼”一些，尽管它处理的是一个相当硬核的主题。作者在讲解那些复杂的非参数估计器时，并没有采用那种冷冰冰的公式堆砌方式，而是用了一种类比和情景化的手法来引导读者理解。比如，在讨论局部多项式回归时，它引入了一个关于“记忆衰减”的生动例子，使得那个“带宽选择”的核心难题不再那么抽象难懂。我尤其喜欢它在讨论模型选择标准时的那种批判性视角。它不仅仅是列出AIC、BIC，而是深入探讨了在不同样本量和数据结构下，这些标准可能产生的误导性结论，并给出了一套基于模拟研究的实用建议。这种“不轻信”的态度，对于任何想要深入研究数据生成机制的人来说，都是宝贵的财富。翻阅过程中，我时不时会停下来，对着书中的图表进行思考，那些图例清晰地展示了不同平滑函数对数据拟合效果的差异，远比单纯阅读文字描述来得直观有效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量令人赞叹。在处理大量数学公式和统计符号时，清晰度是至关重要的，而这本书在这方面做得非常出色，符号间距得当，上下标的区分一目了然，这极大地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。更值得称赞的是，书中对不同统计软件（如R、SAS）的实现细节的讨论，虽然没有提供完整的代码片段，但对关键函数调用和参数设置的指导，对于正在进行实际数据分析的我来说，提供了极大的便利。例如，关于如何正确地使用特定的平滑样条函数来处理缺失数据模式时，作者提供的经验性建议，直接帮助我优化了正在运行的分析脚本，使得结果的稳健性得到了显著提高。这种对“从理论到实践”桥梁的重视，是这本书最实在的价值所在。我甚至觉得，这本书与其说是一本理论书，不如说是一本“操作指南的理论支撑”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁得让人有些出乎意料，纯白背景上印着深蓝色的书名，颇有一种学术论文的严谨感。初次翻开，我立刻被其清晰的章节划分和详尽的目录结构所吸引。作者似乎非常清楚初学者和有经验的研究者在面对纵向数据分析时的痛点，因此对基础概念的铺陈极为耐心，但绝不拖沓。特别是关于广义估计方程（GEE）和混合效应模型（LMM）的介绍部分，教科书式的讲解之后，紧跟着的是对模型假设、参数估计和残差诊断的深入剖析，这些内容对于我目前正在进行的项目至关重要。书中穿插的那些小小的“专业提示”和“注意事项”，总能在关键时刻点醒我，避免了我在实际操作中可能遇到的陷阱。我特别欣赏它在理论深度和实际应用之间的平衡把握，没有陷入纯粹的数学推导，而是始终将方法论的讨论锚定在解决实际的生物统计学或社会科学问题上。读完前几章，我感觉自己对如何选择合适的模型框架，以及如何解释复杂的交互作用项，都有了更坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在方法论的组织上展现了一种独特的哲学——即从“简单”到“复杂”的递进，但这里的“简单”指的是模型假设的简洁性，而非计算上的容易程度。作者巧妙地将那些对模型有强烈结构性要求的传统方法（如线性模型扩展）与那些更具灵活性的、对数据分布假设较少的方法（如广义加性模型GAMs的纵向扩展）进行了对比。每一次对比，都伴随着对偏差-方差权衡的深入讨论，让我清晰地认识到，在数据稀疏或存在未观测异质性时，过度依赖于严格参数假设所带来的风险。这本书真正教会我的，不是如何“计算”，而是如何“选择”——选择一个既能捕捉数据潜在动态，又能在统计学上保持可解释性的模型框架。对于那些厌倦了“一刀切”标准模型分析的实践者来说，这本书提供了一张通往更精细化数据建模世界的路线图，它的价值在于激发研究者对数据结构本质的深刻反思。

评分☆☆☆☆☆