Statistical Estimation of Epidemiological Risk pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Lui, Kung-Jong

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-3

价格:875.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470850718

丛书系列:

图书标签:

Epidemiology
Statistics
Risk Assessment
Statistical Modeling
Public Health
Biostatistics
Disease Modeling
Inference
Estimation
Healthcare

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具体描述

Statistical Estimation of Epidemiological Riskprovides coverage of the most important epidemiological indices, and includes recent developments in the field.Auseful reference source for biostatisticians and epidemiologists working in disease prevention, as the chapters are self-contained and feature numerous real examples. It has been written at a level suitable for public health professionals with a limited knowledge of statistics. Other key features include: Provides comprehensive coverage of the key epidemiological indices. Includes coverage of various sampling methods, and pointers to where each should be used. Includes up-to-date references and recent developments in the field. Features many real examples, emphasising the practical nature of the book. Each chapter is self-contained, allowing the book to be used as a useful reference source. Includes exercises, enabling use as a course text.

《统计推断与疾病监测：流行病学风险评估的理论与实践》本书深入探讨了流行病学风险评估背后的统计推断原理，以及如何在实际的疾病监测工作中应用这些理论。作者旨在为读者提供一套全面而严谨的框架，以理解、量化和预测疾病的发生风险，从而指导公共卫生策略的制定与实施。第一部分：流行病学风险评估的统计学基础本部分将从根本上剖析风险评估所依赖的统计学概念。我们将从概率论的基础讲起，详细介绍各种概率分布在流行病学研究中的应用，例如二项分布、泊松分布以及它们在描述疾病发生率和事件计数时的作用。随后，我们将聚焦于统计推断的核心——估计，重点阐述点估计和区间估计的方法，以及它们在估计疾病发病率、患病率和暴露-疾病关联强度中的重要性。概率与统计基础：回顾概率论基本概念，介绍条件概率、独立性等，为后续风险模型构建奠定基础。描述性统计在流行病学中的应用：学习如何使用均值、中位数、方差、百分位数等描述性统计量来概括疾病分布和人口特征。推断性统计：估计：深入理解点估计（如最大似然估计、矩估计）和区间估计（如置信区间）的原理和计算方法。我们将详细探讨如何利用样本数据估计总体参数，并评估估计的可靠性。假设检验在风险评估中的作用：介绍统计假设检验的基本流程，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等。我们将展示如何利用假设检验来判断暴露与疾病之间是否存在统计学上的显著关联。第二部分：流行病学研究设计与数据收集本部分将聚焦于设计严谨的流行病学研究，以确保收集到的数据能够支持有效的风险评估。我们将详细讨论不同研究设计的优缺点，以及如何根据研究目的选择最合适的设计。研究设计类型：观察性研究：深入分析队列研究（前瞻性与回顾性）、病例对照研究和横断面研究的设计要素、优势与局限性。重点讲解如何通过这些设计来识别和量化潜在的风险因素。实验性研究：简要介绍随机对照试验（RCT）在评估干预措施有效性方面的作用，并讨论其在某些特定流行病学情境下的局限性。抽样方法与代表性：讨论各种抽样技术（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）如何影响研究结果的外部效度，以及如何确保样本能够代表目标人群。数据质量控制：强调数据收集过程中的准确性、完整性和一致性至关重要。我们将探讨偏倚的来源（如选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚）及其规避策略。常用流行病学指标：详细介绍发病率、患病率、累积发病率、发病密度、粗死亡率、病因死亡率、相对危险度（RR）、优势比（OR）等关键指标的计算、解释及其在风险评估中的意义。第三部分：风险评估的统计模型与方法本部分将深入介绍用于量化和预测疾病风险的各种统计模型。我们将从基础的模型开始，逐步过渡到更复杂的模型，并讨论它们在实际应用中的选择和解读。二元结局模型：逻辑回归：详细阐述逻辑回归模型的原理、假设、系数解释以及如何用于估计优势比（OR）。我们将探讨模型诊断和拟合优度检验的方法。 Probit回归：介绍Probit回归作为逻辑回归的替代方案，并讨论其适用的场景。多分类和计数模型：多项逻辑回归：用于处理具有多个互斥结局的变量。泊松回归与负二项回归：适用于分析计数数据，例如疾病的发生次数或感染病例数。我们将讨论泊松分布的局限性以及负二项回归如何处理过度离散现象。生存分析： Kaplan-Meier生存曲线：介绍如何绘制和解释生存曲线，以及如何评估不同组别的生存率差异。 Cox比例风险模型：深入解析Cox模型的原理，用于分析时间到事件数据，并估计暴露对疾病发生风险的影响。我们将讨论协变量的引入、模型假设的检验以及结果的解释。混杂因素的控制与调整：分层法：讲解如何通过分层来控制混杂偏倚。多变量回归模型：强调多变量模型在同时控制多个混杂因素方面的重要性。倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）：介绍这一先进的统计方法，用于在观察性研究中模拟随机化，以减少选择偏倚和混杂偏倚。模型选择与评估：讨论用于模型选择的准则（如AIC、BIC），以及如何通过交叉验证等方法评估模型的预测性能。第四部分：疾病监测与风险预警本部分将重点关注统计学方法在实际疾病监测系统中的应用，以及如何利用这些工具进行早期预警和风险管理。疾病监测系统的基本要素：讨论人口注册、病例报告系统、实验室监测等数据来源。时间序列分析在疾病监测中的应用：趋势分析：识别疾病发生率随时间变化的模式。季节性分析：分析疾病的季节性波动规律。异常检测与预警：介绍如何利用统计模型（如CUSUM图、泊松回归模型）检测疾病发生率的异常升高，从而发出预警信号。空间流行病学与风险制图：聚类分析：识别疾病发生的热点区域。空间回归模型：将地理空间信息纳入风险评估模型。疾病传播模型简介：简要介绍SIR、SEIR等经典流行病学模型，以及它们如何帮助理解和预测疾病的传播动态，并与统计风险评估方法相结合。风险沟通与决策支持：强调将统计结果转化为易于理解的信息，为公共卫生决策者提供支持，并有效沟通疾病风险给公众。本书通过理论讲解与案例分析相结合的方式，力求使读者能够熟练掌握流行病学风险评估所需的统计学工具和方法，并能够将其应用于实际的疾病监测和公共卫生实践中，为改善人类健康做出贡献。