Survival Analysis Using SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Paul D. Allison

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-11-13

价格:USD 41.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781555442798

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 生存分析
• 统计学
• 医学统计
• 数据分析
• 生物统计
• 回归分析
• 时间序列分析
• 流行病学
• 临床试验

深入探索统计建模的基石：现代回归分析与预测 图书简介 本书旨在为统计学、数据科学、工程学、生物医学以及社会科学领域的研究人员和从业者提供一本全面、深入且实用的现代回归分析与预测建模的权威指南。我们摒弃了对单一软件工具的过度依赖，转而聚焦于回归分析背后的核心理论、模型选择的复杂艺术以及结果解释的严谨性。本书的核心目标是构建读者对如何有效地利用各种回归技术来理解数据驱动型现象、建立稳健的预测模型，并批判性地评估模型性能的坚实基础。 第一部分：回归分析的理论基石与核心模型 本书的第一部分将细致地回顾和深化读者对经典线性回归模型的理解，同时引入更具适应性的非线性与广义模型。 第一章：回归分析的哲学与前提 本章深入探讨回归分析在科学研究中的定位——它不仅仅是一种计算工具，更是一种关于变量间关系假设的检验框架。我们将详细讨论模型设定的重要性，包括误差项的独立性、同方差性和正态性假设。我们会用实际案例展示，当这些经典假设被违反时，模型推断的有效性将受到何种程度的威胁，并介绍诊断这些问题的标准技术，如残差图谱分析和Cook's距离。 第二章：多元线性回归的精细化处理 在线性回归的框架内，我们探讨了多重共线性（Multicollinearity）这一常见且棘手的问题。通过深入分析方差膨胀因子（VIF）的数学原理，本书提供了处理高相关变量的实用策略，包括变量选择方法（如逐步回归、最佳子集选择）的优缺点对比，以及岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）如何通过引入正则化来稳定系数估计。 第三章：超越正态性：广义线性模型（GLM）的拓宽视野 本章将重点介绍如何将回归框架扩展到响应变量不服从正态分布的情形。我们将详细阐述指数族分布的概念，并聚焦于两种最关键的GLM应用：逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）。在逻辑回归部分，我们将深入剖析赔率比（Odds Ratio）的解释，并讨论如何评估和校准分类模型的性能（如ROC曲线和AUC）。对于泊松回归，我们将着重讲解其在计数数据建模中的应用，并讨论如何处理过分散（Overdispersion）问题。 第二部分：高级建模技术与非参数方法 随着数据复杂性的增加，传统的线性或GLM模型往往无法捕捉数据中隐藏的复杂结构。第二部分将引导读者进入更具弹性和适应性的高级建模领域。 第四章：混合效应模型：处理层次化与相关数据 在生物医学、教育学和社会学研究中，数据常常以分组、重复测量或层次结构的形式出现。本章将系统介绍混合效应模型（Mixed Effects Models），也被称为多水平模型（Multilevel Models）。我们将区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects），并解释如何通过随机截距和随机斜率模型来正确处理组内相关性，从而获得更准确的参数估计和标准误。 第五章：非参数回归与平滑技术 当数据关系不适合用预设的函数形式来描述时，非参数方法提供了强大的替代方案。本章将详细介绍样条函数（Splines）的应用，包括回归样条和样条回归的原理。我们将重点讲解局部回归（LOESS/LOWESS）和广义加性模型（GAMs）。GAMs允许响应变量是多个预测变量函数的非线性叠加，其核心优势在于，它在保持模型可解释性的同时，避免了传统多项式回归中对函数形式选择的偏见。 第六章：面向预测的正则化方法深度解析 本章将把重点从推断（Inference）转移到预测（Prediction）。除了在第二章中简要提及的岭回归和Lasso外，我们还会深入探讨弹性网络（Elastic Net），它结合了前两者的优势。此外，本书还将介绍面向高维数据的偏最小二乘回归（PLS），并探讨交叉验证（Cross-Validation）作为模型性能评估和超参数调优的黄金标准技术。我们将从理论上证明，正则化项如何通过偏置-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）来提升模型的泛化能力。 第三部分：模型评估、诊断与应用实践 一个模型的好坏，最终取决于其在未知数据上的表现。第三部分关注如何严谨地评估、诊断模型，并将理论应用于实际问题的解决。 第七章：模型选择与信息准则的权衡 有效的模型选择要求平衡模型的拟合优度与模型的复杂度。本章将深入比较修正$R^2$、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。我们将探讨赤池信息的统计基础，以及它如何在拟合度与惩罚项之间做出权衡。同时，本书也将讨论基于风险的评估方法，例如残差平方和（PRESS）统计量，以评估模型在样本外数据上的表现。 第八章：稳健性回归与异常值处理 在现实世界数据中，异常值和强影响点是普遍存在的。本章将系统介绍稳健回归（Robust Regression）技术，如M估计、LTS（Least Trimmed Squares）和S估计。我们将对比这些方法与经典最小二乘法的差异，并展示在存在严重污染数据的情况下，稳健方法如何提供更可靠的参数估计，避免单个极端观测值对整个模型拟合产生不成比例的影响。 第九章：时间序列回归模型入门 虽然时间序列分析有其独特的领域，但回归模型在理解时间依赖性方面仍然至关重要。本章将简要介绍如何将回归框架应用于时间序列数据，重点讨论自回归（AR）和移动平均（MA）项如何被整合到线性回归模型中，以解决残差的自相关问题，确保时间序列预测的有效性。 结论：从模型到洞察 本书的最后部分将总结如何将上述工具融会贯通，形成一套完整的、批判性的数据分析流程。它强调，最好的模型是那些既具有良好的预测性能，又能够清晰、简洁地传达核心科学洞察力的模型。读者将学会如何讲述数据的故事，而非仅仅报告统计数字。 本书内容广泛，覆盖了从经典假设检验到现代正则化技术的全景图，旨在培养读者构建、评估和解释复杂预测模型的深厚能力。

评分☆☆☆☆☆

感觉书不错 就是有些理论 可能自身还是功力太浅 大概路子该点到的倒也都点到了 但是我就是串不起来

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一名对社会科学研究充满热情的学者，我一直在探索如何更好地理解和分析那些与时间相关的现象，比如社会流动、疾病发病率变化、甚至是人们的行为模式演变。生存分析，恰好能够提供一个非常有力的框架来处理这类问题。而SAS，作为统计分析领域的佼佼者，自然是我首选的分析工具。《Survival Analysis Using SAS》这本书的出现，对我来说，简直是雪中送炭。我之所以对这本书抱有极高的期待，是因为我希望它能提供一套完整且易于理解的SAS应用指南，能够让我将生存分析的理论知识转化为实际的研究成果。我期待书中能够详细阐述如何使用SAS来处理社会科学研究中常见的生存数据，例如如何定义事件、如何处理截尾数据、以及如何选择合适的生存模型。尤其令我兴奋的是，我希望这本书能够提供关于Cox比例风险模型在社会科学研究中的具体应用案例，例如如何分析社会经济地位对死亡风险的影响，或者教育水平对就业时长的影响。我希望书中能够提供清晰的SAS代码示例，并且对结果进行深入浅出的解读，让我能够真正理解模型的输出，并将其有效地转化为具有说服力的研究结论。这本书的存在，无疑将极大地提升我在社会科学领域进行生存分析的效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满热情的研究生，尤其在医学统计领域，生存分析是我课题研究的核心内容之一。在过去的几个月里，我翻阅了不少关于生存分析的文献和教材，但坦白说，很多内容都停留在理论层面，要么公式推导晦涩难懂，要么实操部分过于笼统，无法指导我实际操作。因此，当我得知《Survival Analysis Using SAS》这本书的出版，我内心是无比激动的。这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是它强调了SAS的应用。SAS作为业界领先的统计分析软件，其强大的数据处理和分析能力，在生存分析领域能够发挥巨大的作用。我特别希望这本书能够提供清晰的SAS代码示例，详细讲解如何使用SAS实现Kaplan-Meier生存曲线的绘制、Log-rank检验的应用，以及Cox比例风险模型的建立和解释。我期待书中能够深入剖析Cox模型的假设条件、变量选择策略以及模型诊断的方法，并且提供实际数据集的案例分析，让我能够真正理解如何在真实的科研场景中运用这些工具。对我而言，一本好的教科书不仅是知识的传递者，更是研究方法的启蒙者。我渴望这本书能够引领我掌握生存分析的精髓，解决我在研究中遇到的实际问题，并为我未来的学术研究提供坚实的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界摸爬滚打多年的统计学教授，我一直深知掌握一款强大的统计软件对于提升研究深度和广度的重要性。SAS，作为一款在统计分析领域享有盛誉的软件，其在生存分析方面的应用更是我的研究重点之一。然而，市面上许多关于生存分析的书籍，往往侧重于理论推导，对于如何在SAS中进行具体操作的指导则相对欠缺。因此，《Survival Analysis Using SAS》这本书的出现，对我来说，无疑是一份宝贵的资源。我非常期待这本书能够系统地介绍SAS在生存分析中的各种功能和应用。我希望它能够深入讲解如何使用SAS的PROC PHREG、PROC LIFETEST等过程来执行生存数据的分析，包括如何进行数据预处理、模型拟合、结果解释以及统计推断。更重要的是，我期待这本书能够提供丰富多样的实际案例，这些案例能够涵盖不同领域的生存分析问题，例如医学研究、工程可靠性分析、社会科学等，并且提供完整的SAS代码，方便读者进行学习和复现。通过学习这本书，我希望能进一步巩固和提升自己在SAS环境下进行生存分析的能力，为我的教学和科研工作注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在为我的一项研究项目寻找一本能够切实帮助我解决生存数据分析难题的书籍。我的研究涉及到对某种疾病患者的生存时间进行预测和分析，而SAS是我一直以来使用的统计软件。市面上关于生存分析的书籍不少，但真正能够将SAS的强大功能与生存分析的复杂理论完美结合的书籍却不多见。《Survival Analysis Using SAS》这个书名立刻吸引了我的注意。我最看重的就是这本书能够提供具体的SAS代码和详细的操作步骤，让我能够直接上手，将学到的知识应用到我的研究中。我非常希望这本书能够涵盖从基础的生存数据处理，到 Kaplan-Meier 曲线的绘制与比较，再到 Cox 比例风险模型的构建与解读。尤其是 Cox 模型，我希望这本书能够详细阐述其背后的统计原理，以及如何在SAS中进行模型假设的检验，如何选择合适的协变量，以及如何解释模型的输出结果，例如 HR 值和 P 值。此外，如果书中还能提供一些关于缺失数据处理、时间依赖性协变量处理等高级话题的SAS实现方法，那将对我来说是巨大的福音。我期待这本书能够成为我研究过程中的得力助手，帮助我更深入、更准确地理解我的数据，并得出有价值的研究结论。

评分☆☆☆☆☆

在我的工作经历中，我曾多次遇到需要分析产品失效时间、设备寿命等可靠性工程方面的数据，而生存分析正是处理这类问题的不二法门。SAS，作为我长期使用的专业统计软件，在处理复杂的工程数据方面有着不可替代的优势。《Survival Analysis Using SAS》这本书的出现，正是我所期盼的。我非常希望这本书能够深入浅出地讲解生存分析的理论基础，并且重点放在如何在SAS中实现这些分析。我期待书中能够提供关于各种生存分布（如指数分布、韦布尔分布）的SAS实现方法，以及如何利用SAS进行模型的拟合、比较和选择。更重要的是，我希望这本书能够提供一些针对可靠性工程领域实际问题的SAS应用案例，例如如何分析不同材料对产品寿命的影响，或者如何评估维修策略对设备可靠性的改善效果。我希望书中提供的SAS代码示例能够清晰、完整，并且对结果进行详细的解释，让我能够直接将其应用于我的工程分析工作中。这本书的存在，无疑将为我提供一个强大的工具，帮助我更有效地进行产品可靠性评估和寿命预测，从而为工程设计和生产优化提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，那种沉稳而又不失专业感的色调，搭配简洁明了的书名，让我在书店里一眼就注意到了它。我本身对统计学有着浓厚的兴趣，尤其是在生物医学和流行病学领域，生存分析的概念对我来说并不陌生，但总觉得在实际操作中，尤其是利用SAS这样的专业软件进行分析时，总会遇到一些瓶颈。我一直渴望能有一本既能系统阐述理论，又能提供详尽实践指导的教材。当我看到《Survival Analysis Using SAS》这个书名时，我的第一反应就是，这可能就是我一直在寻找的那本宝藏。我仔细翻阅了一下目录，发现它涵盖了从基本的生存函数、Kaplan-Meier曲线，到Cox比例风险模型，甚至是更高级的参数生存模型和多变量生存分析等等，这些都是我急切想要深入了解的主题。而且，注意到它专门强调了SAS的应用，这对我来说尤为重要，因为SAS是我目前工作中主要使用的统计软件，能够直接学习如何在SAS中实现这些复杂的分析方法，无疑会大大提升我的工作效率和研究水平。我迫不及待地想要通过这本书，不仅理解生存分析背后的统计原理，更能掌握在SAS环境中熟练运用各种分析工具和技巧，为我的科研项目提供有力的支持，也为我未来的学术生涯打下坚实的基础。这本书的出现，就像是为我打开了一扇通往更深层次统计分析世界的大门，我充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名热衷于将统计学应用于流行病学研究的学生，我一直深知生存分析在疾病研究中的重要性，例如分析患者的生存时间、发病率以及预后因素。SAS，作为我学习和研究中常用的统计软件，其在流行病学数据分析方面的强大功能，让我对这本《Survival Analysis Using SAS》充满了期待。我希望这本书能够系统地介绍生存分析在流行病学研究中的基本概念和方法，并提供详细的SAS操作指南。我尤其关注书中如何使用SAS来实现Kaplan-Meier生存曲线的绘制和Log-rank检验的应用，以及如何运用SAS进行Cox比例风险模型的构建和解读，例如识别疾病的危险因素和保护因素。我希望书中能够提供真实或模拟的流行病学数据集，并配以完整的SAS代码示例，让我能够亲手实践，从而加深对生存分析理论和SAS操作的理解。此外，如果书中还能涵盖一些关于生存数据质量控制、缺失数据处理以及多变量分析的SAS技巧，那将对我未来的流行病学研究工作带来巨大的帮助。这本书的出现，为我提供了一个绝佳的学习平台，让我能够更深入地掌握生存分析在流行病学研究中的应用，并为我的学术生涯奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对数据科学领域充满好奇，并且一直希望能够掌握一项能够让我深入理解时间序列数据和预测模型的核心技术。生存分析，作为一门研究事件发生时间概率的统计学科，对我来说充满了吸引力。而SAS，作为一款强大的统计分析软件，无疑是实现这些分析的理想工具。《Survival Analysis Using SAS》这本书的出现，让我看到了将我的理论知识与实践操作相结合的绝佳机会。我非常期待这本书能够从基础的概念开始，循序渐进地引导我理解生存分析的各个方面。我希望它能够清晰地解释生存函数、风险函数等基本概念，并展示如何在SAS中利用这些概念进行数据可视化，例如绘制Kaplan-Meier曲线。此外，我特别关注Cox比例风险模型的讲解，我希望能了解其模型构建的逻辑，以及如何在SAS中实现模型的拟合、检验和结果解释。我期待书中能够提供丰富的实操案例，让我能够亲手操作，并在SAS环境中完成完整的生存分析流程，例如数据导入、变量处理、模型运行和结果分析。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往数据科学领域更深层次探索的大门，我迫不及待地想要通过它，解锁生存分析的奥秘，并在SAS的帮助下，将这些知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我曾多次接触到生存分析的课题，尤其是在金融风险管理领域，对违约时间、客户流失率等进行预测是至关重要的。而SAS作为我工作中不可或缺的统计软件，其在处理这类复杂数据方面的能力毋庸置疑。然而，将生存分析的理论与SAS的实践操作有机结合，却是我一直以来希望找到的解决方案。《Survival Analysis Using SAS》这本书的出现，可以说恰逢其时。我非常期待这本书能够系统地梳理生存分析的各种模型和方法，并提供如何在SAS中实现这些模型的具体指导。我希望书中能够详细介绍如何利用SAS进行生存数据的预处理，包括数据清洗、格式转换以及生存时间截尾的处理。此外，对于经典的Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型，我希望这本书能够提供详尽的SAS代码示例，并且对输出结果进行深入的解读，帮助我理解模型中各项参数的含义及其统计学意义。我更期待这本书能涉及一些更高级的主题，例如参数生存模型、加速失效时间模型，以及如何利用SAS进行模型比较和选择。通过阅读这本书，我希望能更进一步提升我在金融领域运用SAS进行生存分析的能力，从而为风险评估和决策提供更科学、更精准的支持。

评分☆☆☆☆☆

我对金融市场的动态变化以及风险管理方面的信息有着强烈的求知欲。在研究金融衍生品定价、信贷风险评估以及客户流失率预测等问题时，生存分析的概念屡次出现，对我来说，它提供了一个理解“时间”这个维度对金融事件影响的独特视角。而SAS，作为金融行业广泛使用的统计软件，其在处理金融数据方面的强大功能，让我对将生存分析与SAS结合的学习充满期待。《Survival Analysis Using SAS》这本书，我希望它能成为我连接这两者之间不可或缺的桥梁。我非常希望这本书能够详细讲解如何在SAS中处理金融领域特有的生存数据，例如如何定义“事件”（如违约、失效、退市），如何处理截尾数据（如未到期贷款），以及如何构建和解释金融风险相关的生存模型。我尤其期待书中能够提供关于Cox比例风险模型在金融风控中的具体应用，例如分析宏观经济指标、公司财务状况等因素对信贷违约风险的影响。如果书中还能涉及时间序列相关的生存分析方法，以及如何利用SAS进行风险预测和情景分析，那将对我来说是巨大的收获。这本书的出现，让我看到了在金融领域运用SAS进行生存分析的无限可能。

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