Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:John O'Quigley

出品人:

页数:564

译者:

出版时间:2008-02-06

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387251486

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 数学
• Proportional Hazards
• Regression
• Survival Analysis
• Biostatistics
• Healthcare
• Medical Statistics
• Statistical Modeling
• Cox Regression
• Clinical Trials
• Epidemiology

生物与健康统计学前沿：面向复杂数据的建模与推断 内容简介 本书旨在为生物医学、公共卫生、流行病学以及生命科学领域的研究人员和高级学生提供一个全面而深入的统计建模框架，特别关注处理那些在标准线性或逻辑回归模型中难以有效捕捉的复杂数据结构和依赖关系。本书的重点在于介绍一系列现代统计方法，这些方法能够更精确地揭示生物过程中的潜在机制、评估干预措施的长期效应，并为临床决策提供可靠的证据基础。 本书的结构围绕数据复杂性的不同维度展开，从处理非正态分布的计数和比例数据，到应对高维度的基因组学信息，再到探究时间依赖性事件的发生规律。我们摒弃了对单一、特定模型的过度依赖，转而强调模型的选择、诊断和解释的科学艺术，确保读者能够根据实际研究问题的性质灵活运用合适的工具。 第一部分：超越正态性——广义线性模型（GLMs）与混合效应模型（GLMMs）的深化应用 本部分首先巩固读者对广义线性模型（GLMs）的理解，但将重点放在那些在生物医学数据中常见的非正态响应变量上。我们深入探讨泊松回归（Poisson Regression）在建模事件发生率（如疾病发生率、微生物数量）时的注意事项，尤其关注过度离散（Overdispersion）问题的处理，引入了负二项回归（Negative Binomial Regression）及其在流行病学计数数据分析中的优势。 随后，我们将讨论如何处理重复测量和集群数据，这是生物医学研究的常态（如纵向队列研究、多中心试验）。广义线性混合效应模型（GLMMs）被视为解决此类问题的核心工具。书中详细阐述了随机截距和随机斜率模型的构建，以及如何使用协方差结构来准确估计治疗效果的平均值，同时控制受试者间的异质性。我们将提供详细的R和SAS代码示例，演示如何拟合这些复杂模型，并解释混合效应的估计结果——特别是固定效应（总体平均）和随机效应（个体差异）的区分。 第二部分：时间事件分析——生存与重复事件的建模 时间到事件（Time-to-Event）数据是生物医学研究的基石，但其分析需要专门的技术来处理删失（Censoring）和时变协变量。本部分不侧重于标准的Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model），而是专注于扩展和补充这些方法的应用场景。 我们深入探讨了加速失效时间（Accelerated Failure Time, AFT）模型，并将其与风险模型进行比较，重点分析在何种情况下AFT模型提供了更直观的风险比解释。接着，本书转向处理重复事件数据（如感染复发、多次住院）和竞争风险（Competing Risks）问题。对于竞争风险，我们将详尽介绍次级竞争风险模型（Subdistribution Hazard Models）的原理及其对累积发生函数（Cumulative Incidence Functions）的解释，这对风险评估至关重要。 此外，我们还介绍了时变协变量（Time-Varying Covariates）在生存分析中的处理方法，例如当暴露状态或治疗依从性随时间变化时，如何正确地纳入模型以避免偏差。 第三部分：高维数据与维度缩减——从基因组学到图像分析 随着高通量技术的发展，研究人员经常面临比观测数量多得多的预测变量（$p gg n$）。本部分的核心在于介绍正则化回归技术（Regularization Techniques），它们在处理高维数据时的能力远超传统最小二乘法。 我们将详细解析LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）、Ridge回归以及Elastic Net模型的原理、惩罚函数的几何解释，以及它们在特征选择和模型收缩中的作用。书中将强调如何在生物学背景下解释非零的系数估计值，以及如何进行模型选择（例如通过交叉验证选择最优的正则化参数 $lambda$）。 除了在线性回归框架下的应用，我们还将探讨这些正则化方法在广义线性模型中的扩展（如Logit和Poisson回归的正则化版本），并讨论在处理基因表达谱或蛋白质组学数据时，如何结合生物学知识进行分组惩罚（Group LASSO），以识别功能相关的基因集。 第四部分：因果推断与观测性研究的挑战 在许多生物医学研究中，我们无法进行完全随机化的试验，因此必须依赖观测性数据来估计干预措施的因果效应。本部分专注于如何利用统计工具来模拟随机化，并控制混杂因素。 本书将重点介绍倾向性评分（Propensity Scores）方法的应用，从基本的匹配、分层到更复杂的逆概率权重（Inverse Probability Weighting, IPW）估计。我们将详细解释IPW的理论基础，以及如何使用加权回归来估计平均治疗效应（Average Treatment Effect, ATE）。 此外，我们还将引入工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，作为处理未测量混杂因素的有力工具。本书将提供清晰的案例分析，说明何时何地应当选用IV方法，以及如何检验其关键假设（即排他性约束和相关性假设）。 第五部分：空间与网络数据的建模 现代生物学数据越来越具有空间或网络结构。本部分转向处理那些观测值之间存在系统性依赖关系的数据集。 我们将介绍空间计量模型（Spatial Econometrics）的基础知识，如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），并探讨它们在评估环境暴露对区域健康差异影响时的应用。 在网络分析方面，本书将介绍如何将社交网络或分子相互作用网络数据整合到回归模型中，例如使用广义线性模型与网络结构的协方差结构相结合，以更好地解释疾病在个体或群体间的传播模式。 全书贯穿严谨的模型诊断和稳健性检验的理念。我们强调，无论模型多么先进，如果不进行充分的残差分析、拟合优度评估和敏感性分析，其结果的可靠性都无法保证。每章都提供丰富的实际数据案例（脱敏后的临床或生态学数据集），确保读者不仅掌握理论，更能有效地将这些先进的统计技术应用于解决真实的生物健康问题。

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在我多年的生物统计学研究生涯中，比例风险回归模型（Cox回归）一直是我分析时间到事件（time-to-event）数据，尤其是医学领域生存数据时的首选工具。然而，我对这个模型的理解，总感觉还停留在“知其然而不知其所以然”的层面。我一直在寻找一本能够让我更深入理解其背后统计学原理，以及如何在实际研究中更灵活、更有效地应用的权威著作。这本书——《Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)》——恰好满足了我一直以来的渴求。它不仅点出了核心的统计方法，更明确了它在生物和健康领域的应用指向，这让我对它的内容充满了期待。我渴望这本书能提供清晰的数学推导，让我能够理解比例风险假设的来源和意义，以及模型中参数估计背后的逻辑。同时，我也非常重视模型在实际应用中的指导，比如，如何恰当地选择和处理协变量，如何进行模型诊断（例如，检验比例风险假设），以及如何解释模型的输出结果（如Hazard Ratio）。我尤其希望书中能够包含大量贴近生物医学研究的案例研究，这些案例最好能覆盖不同的疾病类型和研究设计，例如，癌症患者的生存分析，心血管疾病的风险预测，以及流行病学研究中疾病发病时间的研究。通过这些生动的案例，我希望能学习到如何在不同的研究情境下，灵活地运用Cox回归，并能够更准确地解读分析结果，为科学决策提供坚实的证据支持。我还希望书中能够触及一些模型扩展，例如，如何处理时间依赖性协变量，如何进行竞争风险分析，以及如何进行模型比较和选择。这本书，我期望它能成为我手中的一把“金钥匙”，帮助我开启生存分析更深邃的领域，并在我的生物统计学研究中取得更大的突破。

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当我第一次在书店的书架上看到这本书——“Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)”——的时候，我仿佛找到了我在统计分析领域一直苦苦追寻的“宝藏”。我是一名在药物研发公司从事临床统计的资深统计师，长久以来，比例风险回归模型（Cox回归）都是我分析临床试验中患者生存数据、药物疗效和安全性的核心工具。然而，随着项目复杂度的不断增加，我对模型的理解也面临着新的挑战。我需要能够更深刻地理解模型中各个协变量的统计学意义，以及它们在真实世界临床研究中的具体体现。我渴望能够系统地学习如何应对模型中的各种复杂情况，例如，如何有效地处理潜在的偏倚，如何进行模型选择和模型验证，以及如何解释模型结果以满足监管机构的要求。这本书的副标题“Statistics for Biology and Health”恰好精准地概括了它在我的工作领域中的重要性，让我看到了解决我现有困惑的希望。我期待这本书能够提供一种既有深度又不失实用性的讲解方式，它不仅能巩固我对Cox回归基础的理解，更能深入探讨其在药物研发过程中的各种高级应用。我尤其希望书中能包含一些关于如何设计和分析时间到事件数据的临床试验的章节，例如，如何进行样本量估算，如何处理多中心试验数据，以及如何进行亚组分析。我还期望书中能提供一些关于如何撰写统计分析计划（SAP）和临床研究报告（CSR）中涉及生存分析部分的指导。如果书中还能提及一些与Cox模型相关的先进统计技术，比如贝叶斯生存分析或机器学习在生存分析中的应用，那将是对我非常有价值的补充。我希望这本书能成为我职业生涯中的一本必备参考书，帮助我不断提升我的统计分析技能，并为新药的研发贡献我的专业力量。

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这本书带给我的第一印象是它的实用性，以及它如何精确地对准了生物医学领域研究人员的痛点。在我的工作中，经常需要分析时间到事件（time-to-event）的数据，比如病人接受治疗后多久出现复发，或者某个干预措施多久才能看到效果。长期以来，我都依赖于一些零散的文献和软件自带的帮助文档来理解和应用比例风险回归模型。然而，这种碎片化的学习方式让我总感觉像是隔靴搔痒，缺乏一种系统性的认知。我渴望一本能够整合所有关键知识点，并以一种易于理解的方式呈现出来的书。我特别希望这本书能详细解释比例风险回归模型的那些核心假设，比如比例风险假设本身，以及如何去检验这些假设，如果假设不成立，又有哪些备选的方案或修正方法。此外，我对于如何选择合适的协变量，如何处理协变量之间的多重共线性，以及如何解释模型的输出结果，特别是HR值（Hazard Ratio）的含义和置信区间，都充满了疑问。这本书的“Statistics for Biology and Health”这个副标题让我觉得它很有可能能够提供我在这些方面的答案。我希望它不仅仅是提供一个“黑箱”式的模型应用指南，而是能让我深入理解模型的统计学基础，从而能够更好地评估模型的适用性，并批判性地解读分析结果。我还期待书中能包含一些关于如何处理截尾数据（censored data）的详细讨论，以及如何进行模型选择和模型拟合的评估。如果书中还能提供一些关于预测模型构建和模型验证的指导，那就更加完美了。总而言之，我希望这本书能够成为我手中一个宝贵的工具，帮助我更扎实、更自信地进行时间到事件数据的分析。

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这本书的封面，带着一种既有学术深度又不失亲和力的感觉，恰好是我在寻找的关于比例风险回归模型的完美读物。我是一名在生物医学工程领域从事研究的研究生，我的课题涉及到利用生理信号（如心率、血压等）来预测患者在接受治疗后的生存时间。比例风险回归模型（Cox回归）是我分析这类时间到事件（time-to-event）数据的主要统计工具。然而，我常常会发现，理论知识与实际应用之间存在着一道鸿沟。例如，我希望能够更深入地理解模型中各个生理信号参数的生物学意义，以及它们如何影响着患者的生存风险。同时，我也需要知道如何有效地处理这些连续型或二分类的生理信号数据，如何进行特征工程，以及如何评估模型的预测准确性。这本书的“Statistics for Biology and Health”这个副标题，让我觉得它很可能能够桥接我现有的知识和我的研究需求。我期待书中能够提供清晰的数学推导，帮助我理解模型背后的统计学原理，例如，比例风险假设的含义以及它在实际应用中的重要性。更重要的是，我希望这本书能够提供丰富的实践指导，包含一些关于如何选择和处理生理信号数据作为协变量的例子，以及如何进行模型诊断和性能评估。我期待书中能有不同类型的案例研究，例如，从预测心脏病发作的生存时间，到评估手术预后的模型。通过这些案例，我希望能学习到如何将比例风险回归模型有效地应用于生物医学工程的实际问题，并能够更准确地解读模型的输出，为临床决策提供有力的支持。我希望这本书能够成为我攻克生存分析难关的良师益友，帮助我顺利完成我的研究课题。

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这本书的出现，就像在茫茫的统计知识海洋中，为我这艘漂泊的小船，点亮了一座坚实的灯塔。我是一名临床药理学的研究员，日常工作中，分析药物在不同人群中的疗效、安全性以及其作用机制影响下的生存曲线，是我工作的核心。而比例风险回归模型，无疑是进行这类时间到事件（time-to-event）数据分析的基石。然而，在实际操作中，我常常会遇到一些棘手的问题：比如，如何恰当地选择和处理那些可能影响生存结果的潜在混杂因素？当模型中的比例风险假设受到挑战时，我应该如何应对？如何才能更深入地理解模型输出的Hazard Ratio，不仅仅停留在字面上的“风险比”，而是能够洞察其背后更深层次的统计含义？这本书的标题“Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)”精准地指明了它的方向，让我看到了解决这些困惑的希望。我期待这本书能够提供清晰的理论阐述，解释模型的核心思想，并追溯其统计学根源。更重要的是，我希望它能提供丰富的实践指导，教我如何在真实的生物医学研究情境下，运用这个模型。我渴望书中能有大量的实例，从设计精良的临床试验到大型的流行病学队列研究，让我能够学习如何将抽象的模型转化为解决实际问题的利器。我特别希望它能深入探讨模型评估和诊断的方方面面，包括各种拟合优度检验、残差分析，以及如何进行模型选择。如果书中还能提及一些模型扩展，比如非比例风险模型或更复杂的生存模型，那将极大地拓宽我的研究思路。这本书，我希望能成为我分析生存数据的“圣经”，帮助我每一次的统计分析都更加严谨、准确和富有洞察力。

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对于我这样一位在公共卫生领域摸爬滚打多年的研究者来说，“Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)”这个书名，简直像是在恰到好处的时刻，出现了一位能够真正理解我需求的伙伴。我常年与各种流行病学数据打交道，从传染病的爆发到慢性病的风险因素研究，时间到事件（time-to-event）的数据分析是我的工作重心。比例风险回归模型（Cox回归）自然是我分析工具箱中最重要的一件。然而，随着研究的深入，我越来越感到，仅仅停留在使用软件进行模型拟合是远远不够的。我渴望能够更深刻地理解模型背后的统计学逻辑，例如，比例风险假设的含义是什么，它在多大程度上影响着我的结论？当这个假设不成立时，我该如何选择更恰当的模型？如何才能有效地处理那些在研究设计中无法避免的混杂因素，并确保我的分析结果不会被误导？这本书的出现，似乎正是为了解答这些我长期以来萦绕在心头的疑问。我期待这本书能够提供一种清晰、系统化的讲解方式，不仅展示模型的数学框架，更能深入剖析其在流行病学研究中的应用。我尤其希望书中能够包含一些关于如何处理大型、复杂队列研究数据的实例，以及如何进行模型验证和结果的解释。例如，如何科学地选择和构建包含多种暴露、疾病和人口学特征的Cox模型，以及如何清晰地向非统计学背景的同行解释模型的发现。如果书中还能触及一些关于时间依赖性协变量、竞争风险模型等更高级的生存分析技术，那就更好了，能够帮助我处理现实中更加复杂的研究场景。我希望这本书能成为我手中一本宝贵的参考书，帮助我提升分析的严谨性和结论的说服力。

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这本书，坦白说，我一开始是被它的名字吸引的。“Proportional Hazards Regression”，听起来就带着一种严谨和深邃，尤其是后面紧跟着的“Statistics for Biology and Health”更是精准地勾勒出了它的应用领域。我是一名在生物医学领域从事数据分析的研究助理，每天都接触着各种生存数据，从病人复发的时间，到基因表达影响植物生长的周期，再到疾病传播的潜伏期。一直以来，我都在寻找一个能够系统性地、深入浅出地讲解比例风险回归模型（Cox比例风险模型）的权威读物，能够让我不仅知其然，更知其所以然。我想要的是一本不仅仅罗列公式和算法的书，而是能真正阐释模型背后统计学原理、推导过程，以及如何在实际研究中灵活运用，解读结果，甚至发现模型局限性的书籍。我特别希望它能包含一些经典的案例研究，这些案例最好能涵盖生物和健康领域的不同侧面，比如临床试验、流行病学调查、以及一些基础的分子生物学研究。这样，我才能更好地将书中的理论知识迁移到我自己的研究项目中。而且，我非常看重书籍的逻辑结构和语言表达。我期望作者能够清晰地组织章节，从最基础的概念开始，逐步深入到模型的复杂扩展和实际应用中的各种细节。语言风格上，我偏好那种既有学术深度又不失清晰易懂的描述，避免过于晦涩的术语堆砌，而是能用恰当的比喻和解释来帮助读者理解那些抽象的统计概念。我对这本书的期望很高，希望它能成为我在理解和应用比例风险回归模型过程中的得力助手，帮助我撰写出更具说服力的数据分析报告，以及在学术会议上更自信地展示我的研究成果。我希望这本书能够解答我心中一直存在的那些关于模型假设、模型诊断、以及如何处理不同类型协变量的疑问。

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我一直以来都在寻找一本能够系统性地、深入浅出地讲解比例风险回归模型（Cox比例风险模型）的权威读物，能够让我不仅知其然，更知其所以然。这本书的名字，"Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)"，恰好击中了我的需求。在我的研究领域，处理时间到事件（time-to-event）的数据是家常便饭，无论是癌症治疗的生存时间，还是药物研发的疗效评估，都离不开对这些数据的严谨分析。然而，仅仅掌握软件操作层面的模型应用是远远不够的，我更需要理解模型背后的统计学原理，包括比例风险假设的意义、其推导过程以及模型中各种参数的解释。这本书的副标题“Statistics for Biology and Health”让我充满了期待，它暗示了这本书将不仅仅是理论的堆砌，而是会结合生物医学领域的实际应用，提供贴近研究场景的分析方法和解读技巧。我特别希望书中能够包含详尽的案例研究，这些案例最好能够覆盖生物学和健康科学的多个分支，例如流行病学调查中的疾病发病率分析，临床试验中药物疗效的评估，甚至是在基因组学研究中，探讨特定基因表达对个体生存期的影响。通过这些真实的案例，我希望能更好地理解模型在不同情境下的应用，以及如何根据具体的研究问题来选择和构建合适的模型。我迫切希望这本书能够解答我心中长期存在的关于如何有效地处理缺失数据、如何解释模型中的协变量效应、以及如何进行模型诊断和优化等一系列问题。如果书中能提供关于模型扩展（例如，考虑时变的协变量或加速失效模型）的介绍，那更是锦上添花，能够帮助我拓展我的分析视野，迎接更复杂的统计建模挑战。

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这本书的标题，"Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)"，在我看来，就像是一份量身定制的学术邀请函，直接击中了我在生命科学研究中遇到的核心统计挑战。我是一位在遗传流行病学领域工作的博士后研究员，我的日常工作涉及探索基因变异与疾病发生时间之间的关系。比例风险回归模型（Cox回归）是我分析这类时间到事件（time-to-event）数据的首选工具。然而，随着研究的复杂化，我发现自己对模型的理解还不够深入，特别是在处理大规模、高维度基因组数据时。例如，如何有效地选择一组具有生物学意义且对生存期有影响的基因作为协变量？如何处理基因之间的相互作用效应？模型中的比例风险假设在遗传流行病学研究中是否总是成立？如果假设不成立，又该如何进行修正？这些问题一直是我在科研中感到困惑的地方。这本书的副标题“Statistics for Biology and Health”让我看到了希望，它暗示着这本书的内容将非常贴合生物医学研究的实际需求，能够提供理论与实践相结合的指导。我特别期待书中能够包含一些关于如何处理基因组学数据特性的章节，例如，如何进行基因层面的特征选择，如何纳入遗传相互作用，以及如何评估模型在预测疾病风险中的性能。我还希望书中能提供一些实际的案例研究，涵盖不同类型的疾病，例如癌症、心血管疾病等，通过这些案例，我希望能学习到如何在具体的生物学背景下，灵活运用Cox回归来解释基因与生存时间的关系，并能够更自信地解读模型的输出结果。我希望这本书能帮助我建立起对比例风险回归模型更坚实、更全面的理解，从而在我的研究中，能够更有效地挖掘基因信息，揭示疾病发生的机制，并最终做出具有影响力的科学贡献。

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当我第一次看到这本书的名字——“Proportional Hazards Regression (Statistics for Biology and Health)”，我的内心就涌起一股强烈的共鸣。我是一名初入科研领域的生物信息学博士生，我的研究方向之一就是利用大规模基因组数据来预测疾病的发生和进展，其中生存分析是不可或缺的工具。比例风险回归模型（Cox回归）是我在课程中接触到的一个非常重要但同时也让我感到有些挑战的概念。虽然我对模型的基本原理有所了解，但在实际应用中，我常常因为细节上的不确定而感到困惑。例如，如何选择最合适的基因作为协变量，如何处理基因之间可能存在的相互作用，以及如何准确地解释模型中各个基因对生存期的影响，这些都是我迫切需要深入理解的。这本书的副标题“Statistics for Biology and Health”让我看到了希望，它预示着这本书不会仅仅停留在纯粹的数学推导，而是会更贴近生物医学研究的实际需求，提供实用的方法和清晰的指导。我特别希望这本书能够包含一些详细的关于如何构建和评估生物学相关的比例风险模型的章节，例如，如何处理高维度的基因数据，如何进行特征选择，以及如何可视化模型的预测结果。我期待书中能有不同类型的案例分析，涵盖癌症、心血管疾病、神经退行性疾病等多个领域，通过这些案例，我希望能学习到如何在不同的研究场景下灵活运用Cox回归，并理解模型在不同生物学背景下的意义。我希望这本书能帮助我建立起对比例风险回归模型更深刻、更全面的理解，从而在我的博士研究中，能够更自信、更有效地利用它来揭示基因与疾病生存之间的复杂关系，并最终做出有意义的科学发现。

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