Statistical Methods for Dose-finding experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Chevret, Sylvie 编

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2006-6

价格:832.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470861233

丛书系列:

图书标签:

• Dose-finding
• Statistical methods
• Clinical trials
• Pharmacology
• Biostatistics
• Adaptive designs
• Bayesian methods
• Drug development
• Phase I trials
• Quantitative pharmacology

好的，这是一份针对一本名为《Statistical Methods for Dose-finding Experiments》的图书的详细简介，但其内容完全不涉及该主题。这份简介旨在介绍一本侧重于其他统计学领域的书籍，内容详实，力求自然流畅。 --- 《高级非参数统计：现代方法与应用》 图书简介 本书深入探讨了现代非参数统计学的核心理论、前沿方法及其在复杂数据分析中的实际应用。在当今数据科学领域，数据分布的先验知识往往难以获取，或假设的参数模型难以准确刻画真实世界的复杂性。正是在这种背景下，非参数统计方法因其无需强加严格分布假设的灵活性而显得尤为重要。《高级非参数统计：现代方法与应用》旨在为统计学、数据科学、机器学习以及相关应用领域的学者、研究人员和高级从业者提供一本全面而深入的参考指南。 第一部分：基础理论与核心概念的深化 本书伊始，首先对非参数统计学的基本原理进行了严谨的回顾与提升。不同于传统的参数化方法，我们首先关注数据驱动的推断框架。书中详细阐述了核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）的收敛性质、最优核函数的选择及其在高维空间中的局限性与改进策略。我们不仅复习了经典的结果，更引入了现代统计学中对大样本性质和渐近理论的深入分析，特别是关于带宽选择（Bandwidth Selection）的最新进展，如交叉验证法（Cross-Validation）和修正的赤池信息准则（Corrected AIC）。 随后，本书将重点转向非参数回归的经典模型，包括局部多项式回归（Local Polynomial Regression）和广义加性模型（Generalized Additive Models, GAMs）。在局部多项式部分，我们不仅展示了其在边界效应处理上的优势，还深入探讨了不同权函数（Weight Functions）对估计量偏差和方差权衡的影响。对于GAMs，本书超越了标准的平滑样条（Smoothing Splines），着重讨论了基于函数空间的半参数模型，以及如何利用贝叶斯方法进行平滑度惩罚，从而实现更灵活的模型构建。 第二部分：现代非参数推断与检验 在推断部分，本书的核心价值体现在对非参数假设检验的全面覆盖。我们详细介绍了基于秩（Rank-based）的检验方法，如Wilcoxon秩和检验的推广形式，并探讨了其在多样本比较和非对称分布下的表现。 一个重要的章节专门用于论述非参数检验的功效分析和样本量规划。传统方法通常依赖于参数模型，而本书则引入了基于置换检验（Permutation Tests）和Bootstrap方法来构建稳健的检验统计量。我们详细推导了经验似然（Empirical Likelihood, EL）在非参数框架下的构建过程及其在置信区域构建中的优势，特别是其对边界和非对称分布的自然适应性。 此外，书中对核距离（Kernel Distance）和最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）等基于核方法的检验技术进行了深入阐述。这些工具在模式识别和分布拟合检验中正变得越来越流行，本书提供了从理论基础到实际计算的完整指南。 第三部分：高维数据与函数空间中的方法 随着现代数据集维度爆炸性增长，处理高维非参数问题成为统计学界面临的关键挑战。本书专门开辟章节探讨了高维函数估计的挑战，特别是“维度灾难”（Curse of Dimensionality）。我们详细介绍了稀疏函数模型（Sparse Functional Models）和维度缩减技术在非参数回归中的应用，例如基于前向选择和惩罚的函数变量选择。 在函数数据分析（Functional Data Analysis, FDA）方面，本书提供了扎实的理论基础。我们讨论了函数主成分分析（Functional Principal Component Analysis, FPCA）的理论推导，包括其与核PCA的关系，以及如何在观测数据不完整或存在噪声的情况下稳健地估计函数特征。书中还包括了对函数回归模型（Functional Regression Models）的详细介绍，包括如何处理函数响应变量和函数协变量，以及如何进行函数效应的解释。 第四部分：非参数方法的计算与应用 理论的强大需要高效的计算方法来支撑。本书的最后部分聚焦于算法实现和应用案例。我们详细讨论了用于复杂非参数模型估计的迭代算法，如迭代重加权最小二乘法（Iteratively Reweighted Least Squares, IRLS）在稳健回归中的应用，以及广义交叉验证（Generalized Cross-Validation, GCV）的数值稳定性问题。 在应用方面，本书精选了多个跨学科的案例研究，涵盖了生物信息学中的基因表达模式识别、金融时间序列的波动性建模（利用非参数 GARCH 变体），以及环境科学中时空数据的平滑插值。每个案例都强调了如何根据具体数据的特性选择最合适的非参数工具，并评估其统计效力和计算效率。 目标读者与价值 《高级非参数统计：现代方法与应用》不仅是研究生和博士后研究人员的优秀教材，也是希望将统计工具拓展到传统参数模型之外的实践数据分析师的宝贵资源。通过本书，读者将能够掌握一套全面、灵活且稳健的统计推断工具箱，自信地应对现代数据分析中的复杂挑战。本书的特色在于其理论的深度、方法的广度以及对现代计算挑战的关注，确保读者能够从理论构建到实际应用无缝衔接。

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这本书的封面设计简洁大方，深蓝色的底色搭配白色的书名，给人一种专业且严谨的感觉。我是在一个偶然的机会下，在书店的统计学专区看到的，当时就被它所吸引。作为一个对统计学理论和实际应用都有着浓厚兴趣的读者，我一直渴望找到一本能够系统性地介绍剂量-寻找实验的著作。我通常阅读统计学书籍，会侧重于其理论的严谨性、方法的创新性以及在实际应用中的指导意义。这本书的标题“Statistical Methods for Dose-finding experiments”直接点出了其核心内容，非常符合我的阅读需求。我预期这本书会深入探讨各种用于确定最佳剂量（或剂量范围）的统计方法，这在药物研发、毒理学研究以及其他需要优化参数的科学领域都至关重要。我期待它能涵盖从基础的剂量-反应模型到更复杂的自适应设计方法。考虑到“dose-finding”这个关键词，我猜想书中会涉及大量的统计模型，例如线性回归、非线性回归，甚至可能是一些贝叶斯方法。同时，我也希望它能提供具体的案例研究，展示这些方法是如何在真实的研究中应用的，这样才能更好地理解理论知识。这本书的出版，对我而言，无疑是一个非常及时的资源，能够帮助我更深入地理解和掌握剂量-寻找实验的设计与分析。

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这本书的纸质和印刷质量给我留下了深刻的印象，翻阅起来手感极佳，字体清晰，排版也十分合理，阅读体验相当不错。我注意到这本书的作者列表，其中不乏在统计学领域享有盛誉的学者，这让我对书中的内容充满了期待。我的学术背景是生物统计学，平时主要关注的是临床试验设计与分析，尤其是那些能够直接指导新药开发的统计技术。剂量-寻找实验恰恰是新药研发过程中不可或缺的一环，它直接关系到药物的安全性和有效性。我希望这本书能够提供关于如何设计出高效、伦理的剂量-寻找实验的详细指导，例如如何选择合适的实验设计（如3+3设计、连续型设计等），如何进行样本量计算，以及如何选择和应用统计模型来分析数据并最终确定推荐的剂量。我特别关注那些能够处理不确定性、能够随着实验进展而调整的自适应设计方法，因为它们在实际操作中往往能更有效地利用资源并加速研究进程。这本书的出现，似乎正是为解决我在实际工作中遇到的相关问题而量身定制的。如果书中能提供一些关于软件实现（如R或SAS）的指导，那将是锦上添花了。

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我对这本书的封面设计和其所传达的专业感印象深刻。我是一名在制药公司工作的统计师，日常工作内容涵盖了新药研发的各个阶段，其中剂量-寻找实验是早期临床研究的核心任务之一。我长期以来都在寻找一本能够系统性地、全面地介绍剂量-寻找实验统计方法的书籍，尤其是那些能够提供实际操作建议和最新研究进展的著作。我希望这本书能够涵盖从传统的离散剂量设计到现代的连续剂量设计，以及各种适应性剂量寻找方法，例如贝叶斯优化设计（BO）等。我还特别关注书中对于实验数据分析的统计模型，例如如何处理不完全数据、如何进行多重比较以及如何评估模型的稳健性。此外，一本好的统计学书籍应该能够提供关于如何使用统计软件（如R、SAS、Python）来实现这些方法的指导，并包含一些实际案例分析，展示这些方法在真实研究中的应用效果。这本书的出现，让我看到了解决我在工作中遇到的挑战的可能性。

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这本书吸引我的是其严谨的学术风格和对统计学最新进展的关注。我是一名对统计学理论研究充满热情的学者，我一直在关注剂量-寻找实验领域的发展，并致力于开发更有效、更稳健的统计方法。我期待这本书能够深入探讨剂量-寻找实验的统计学理论基础，例如剂量-反应模型的选择与评估、参数估计的性质（如一致性、渐近正态性）、以及区间估计和假设检验的统计功效。我特别关注书中是否会涉及一些前沿的研究方向，例如如何在存在个体差异或多重终点的情况下进行剂量寻找，以及如何将机器学习等新兴技术应用于剂量寻找问题。此外，我希望书中能够提供关于如何评估不同剂量寻找方法的性能的理论框架，例如通过模拟研究来比较各种方法的效率、准确性和稳健性。这本书的出版，无疑是对剂量-寻找实验领域理论研究的一次重要贡献，我期待它能够启发我未来的研究方向。

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我通常在选购统计学类书籍时，会非常看重其逻辑的连贯性和内容的深度。这本书给我一种感觉，它并非仅仅是罗列各种统计方法，而是试图构建一个完整的知识体系。从我个人的经验来看，剂量-寻找实验涉及的统计学概念往往比较微妙，需要作者有清晰的思路和严谨的论述。我希望这本书能够从剂量-反应关系的建模入手，逐步深入到更复杂的统计推断问题，比如如何进行最大似然估计，如何构建置信区间，以及如何进行假设检验。对于剂量-寻找实验而言，其最终目标是找到一个“最佳”剂量，这往往意味着需要在药物的疗效和毒性之间找到一个平衡点，因此，书中对于风险-收益评估的统计方法也应有所涉及。我猜想，本书的读者群体可能不仅限于统计学专业的研究者，还包括医学、药学等相关领域的科研人员。因此，我期望书中能够用相对易懂的语言解释复杂的统计概念，并辅以清晰的图表和示例，来帮助非统计学背景的读者理解。这本书的标题让我对其在统计学理论和应用结合方面的潜力充满好奇。

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