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出版者:SAS Publishing

作者:Paul D. Allison

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1995-11-13

價格:USD 41.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781555442798

叢書系列:

圖書標籤:

• SAS
• 生存分析
• 統計學
• 醫學統計
• 數據分析
• 生物統計
• 迴歸分析
• 時間序列分析
• 流行病學
• 臨床試驗

深入探索統計建模的基石：現代迴歸分析與預測 圖書簡介 本書旨在為統計學、數據科學、工程學、生物醫學以及社會科學領域的研究人員和從業者提供一本全麵、深入且實用的現代迴歸分析與預測建模的權威指南。我們摒棄瞭對單一軟件工具的過度依賴，轉而聚焦於迴歸分析背後的核心理論、模型選擇的復雜藝術以及結果解釋的嚴謹性。本書的核心目標是構建讀者對如何有效地利用各種迴歸技術來理解數據驅動型現象、建立穩健的預測模型，並批判性地評估模型性能的堅實基礎。 第一部分：迴歸分析的理論基石與核心模型 本書的第一部分將細緻地迴顧和深化讀者對經典綫性迴歸模型的理解，同時引入更具適應性的非綫性與廣義模型。 第一章：迴歸分析的哲學與前提 本章深入探討迴歸分析在科學研究中的定位——它不僅僅是一種計算工具，更是一種關於變量間關係假設的檢驗框架。我們將詳細討論模型設定的重要性，包括誤差項的獨立性、同方差性和正態性假設。我們會用實際案例展示，當這些經典假設被違反時，模型推斷的有效性將受到何種程度的威脅，並介紹診斷這些問題的標準技術，如殘差圖譜分析和Cook's距離。 第二章：多元綫性迴歸的精細化處理 在綫性迴歸的框架內，我們探討瞭多重共綫性（Multicollinearity）這一常見且棘手的問題。通過深入分析方差膨脹因子（VIF）的數學原理，本書提供瞭處理高相關變量的實用策略，包括變量選擇方法（如逐步迴歸、最佳子集選擇）的優缺點對比，以及嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸（Lasso Regression）如何通過引入正則化來穩定係數估計。 第三章：超越正態性：廣義綫性模型（GLM）的拓寬視野 本章將重點介紹如何將迴歸框架擴展到響應變量不服從正態分布的情形。我們將詳細闡述指數族分布的概念，並聚焦於兩種最關鍵的GLM應用：邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸（Poisson Regression）。在邏輯迴歸部分，我們將深入剖析賠率比（Odds Ratio）的解釋，並討論如何評估和校準分類模型的性能（如ROC麯綫和AUC）。對於泊鬆迴歸，我們將著重講解其在計數數據建模中的應用，並討論如何處理過分散（Overdispersion）問題。 第二部分：高級建模技術與非參數方法 隨著數據復雜性的增加，傳統的綫性或GLM模型往往無法捕捉數據中隱藏的復雜結構。第二部分將引導讀者進入更具彈性和適應性的高級建模領域。 第四章：混閤效應模型：處理層次化與相關數據 在生物醫學、教育學和社會學研究中，數據常常以分組、重復測量或層次結構的形式齣現。本章將係統介紹混閤效應模型（Mixed Effects Models），也被稱為多水平模型（Multilevel Models）。我們將區分固定效應（Fixed Effects）和隨機效應（Random Effects），並解釋如何通過隨機截距和隨機斜率模型來正確處理組內相關性，從而獲得更準確的參數估計和標準誤。 第五章：非參數迴歸與平滑技術 當數據關係不適閤用預設的函數形式來描述時，非參數方法提供瞭強大的替代方案。本章將詳細介紹樣條函數（Splines）的應用，包括迴歸樣條和樣條迴歸的原理。我們將重點講解局部迴歸（LOESS/LOWESS）和廣義加性模型（GAMs）。GAMs允許響應變量是多個預測變量函數的非綫性疊加，其核心優勢在於，它在保持模型可解釋性的同時，避免瞭傳統多項式迴歸中對函數形式選擇的偏見。 第六章：麵嚮預測的正則化方法深度解析 本章將把重點從推斷（Inference）轉移到預測（Prediction）。除瞭在第二章中簡要提及的嶺迴歸和Lasso外，我們還會深入探討彈性網絡（Elastic Net），它結閤瞭前兩者的優勢。此外，本書還將介紹麵嚮高維數據的偏最小二乘迴歸（PLS），並探討交叉驗證（Cross-Validation）作為模型性能評估和超參數調優的黃金標準技術。我們將從理論上證明，正則化項如何通過偏置-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）來提升模型的泛化能力。 第三部分：模型評估、診斷與應用實踐 一個模型的好壞，最終取決於其在未知數據上的錶現。第三部分關注如何嚴謹地評估、診斷模型，並將理論應用於實際問題的解決。 第七章：模型選擇與信息準則的權衡 有效的模型選擇要求平衡模型的擬閤優度與模型的復雜度。本章將深入比較修正$R^2$、赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）。我們將探討赤池信息的統計基礎，以及它如何在擬閤度與懲罰項之間做齣權衡。同時，本書也將討論基於風險的評估方法，例如殘差平方和（PRESS）統計量，以評估模型在樣本外數據上的錶現。 第八章：穩健性迴歸與異常值處理 在現實世界數據中，異常值和強影響點是普遍存在的。本章將係統介紹穩健迴歸（Robust Regression）技術，如M估計、LTS（Least Trimmed Squares）和S估計。我們將對比這些方法與經典最小二乘法的差異，並展示在存在嚴重汙染數據的情況下，穩健方法如何提供更可靠的參數估計，避免單個極端觀測值對整個模型擬閤産生不成比例的影響。 第九章：時間序列迴歸模型入門 雖然時間序列分析有其獨特的領域，但迴歸模型在理解時間依賴性方麵仍然至關重要。本章將簡要介紹如何將迴歸框架應用於時間序列數據，重點討論自迴歸（AR）和移動平均（MA）項如何被整閤到綫性迴歸模型中，以解決殘差的自相關問題，確保時間序列預測的有效性。 結論：從模型到洞察 本書的最後部分將總結如何將上述工具融會貫通，形成一套完整的、批判性的數據分析流程。它強調，最好的模型是那些既具有良好的預測性能，又能夠清晰、簡潔地傳達核心科學洞察力的模型。讀者將學會如何講述數據的故事，而非僅僅報告統計數字。 本書內容廣泛，覆蓋瞭從經典假設檢驗到現代正則化技術的全景圖，旨在培養讀者構建、評估和解釋復雜預測模型的深厚能力。

評分☆☆☆☆☆

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

評分☆☆☆☆☆

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

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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

評分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

作為一名對社會科學研究充滿熱情的學者，我一直在探索如何更好地理解和分析那些與時間相關的現象，比如社會流動、疾病發病率變化、甚至是人們的行為模式演變。生存分析，恰好能夠提供一個非常有力的框架來處理這類問題。而SAS，作為統計分析領域的佼佼者，自然是我首選的分析工具。《Survival Analysis Using SAS》這本書的齣現，對我來說，簡直是雪中送炭。我之所以對這本書抱有極高的期待，是因為我希望它能提供一套完整且易於理解的SAS應用指南，能夠讓我將生存分析的理論知識轉化為實際的研究成果。我期待書中能夠詳細闡述如何使用SAS來處理社會科學研究中常見的生存數據，例如如何定義事件、如何處理截尾數據、以及如何選擇閤適的生存模型。尤其令我興奮的是，我希望這本書能夠提供關於Cox比例風險模型在社會科學研究中的具體應用案例，例如如何分析社會經濟地位對死亡風險的影響，或者教育水平對就業時長的影響。我希望書中能夠提供清晰的SAS代碼示例，並且對結果進行深入淺齣的解讀，讓我能夠真正理解模型的輸齣，並將其有效地轉化為具有說服力的研究結論。這本書的存在，無疑將極大地提升我在社會科學領域進行生存分析的效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

作為一名熱衷於將統計學應用於流行病學研究的學生，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時間、發病率以及預後因素。SAS，作為我學習和研究中常用的統計軟件，其在流行病學數據分析方麵的強大功能，讓我對這本《Survival Analysis Using SAS》充滿瞭期待。我希望這本書能夠係統地介紹生存分析在流行病學研究中的基本概念和方法，並提供詳細的SAS操作指南。我尤其關注書中如何使用SAS來實現Kaplan-Meier生存麯綫的繪製和Log-rank檢驗的應用，以及如何運用SAS進行Cox比例風險模型的構建和解讀，例如識彆疾病的危險因素和保護因素。我希望書中能夠提供真實或模擬的流行病學數據集，並配以完整的SAS代碼示例，讓我能夠親手實踐，從而加深對生存分析理論和SAS操作的理解。此外，如果書中還能涵蓋一些關於生存數據質量控製、缺失數據處理以及多變量分析的SAS技巧，那將對我未來的流行病學研究工作帶來巨大的幫助。這本書的齣現，為我提供瞭一個絕佳的學習平颱，讓我能夠更深入地掌握生存分析在流行病學研究中的應用，並為我的學術生涯奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引我瞭，那種沉穩而又不失專業感的色調，搭配簡潔明瞭的書名，讓我在書店裏一眼就注意到瞭它。我本身對統計學有著濃厚的興趣，尤其是在生物醫學和流行病學領域，生存分析的概念對我來說並不陌生，但總覺得在實際操作中，尤其是利用SAS這樣的專業軟件進行分析時，總會遇到一些瓶頸。我一直渴望能有一本既能係統闡述理論，又能提供詳盡實踐指導的教材。當我看到《Survival Analysis Using SAS》這個書名時，我的第一反應就是，這可能就是我一直在尋找的那本寶藏。我仔細翻閱瞭一下目錄，發現它涵蓋瞭從基本的生存函數、Kaplan-Meier麯綫，到Cox比例風險模型，甚至是更高級的參數生存模型和多變量生存分析等等，這些都是我急切想要深入瞭解的主題。而且，注意到它專門強調瞭SAS的應用，這對我來說尤為重要，因為SAS是我目前工作中主要使用的統計軟件，能夠直接學習如何在SAS中實現這些復雜的分析方法，無疑會大大提升我的工作效率和研究水平。我迫不及待地想要通過這本書，不僅理解生存分析背後的統計原理，更能掌握在SAS環境中熟練運用各種分析工具和技巧，為我的科研項目提供有力的支持，也為我未來的學術生涯打下堅實的基礎。這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇通往更深層次統計分析世界的大門，我充滿瞭期待。

评分☆☆☆☆☆

我對金融市場的動態變化以及風險管理方麵的信息有著強烈的求知欲。在研究金融衍生品定價、信貸風險評估以及客戶流失率預測等問題時，生存分析的概念屢次齣現，對我來說，它提供瞭一個理解“時間”這個維度對金融事件影響的獨特視角。而SAS，作為金融行業廣泛使用的統計軟件，其在處理金融數據方麵的強大功能，讓我對將生存分析與SAS結閤的學習充滿期待。《Survival Analysis Using SAS》這本書，我希望它能成為我連接這兩者之間不可或缺的橋梁。我非常希望這本書能夠詳細講解如何在SAS中處理金融領域特有的生存數據，例如如何定義“事件”（如違約、失效、退市），如何處理截尾數據（如未到期貸款），以及如何構建和解釋金融風險相關的生存模型。我尤其期待書中能夠提供關於Cox比例風險模型在金融風控中的具體應用，例如分析宏觀經濟指標、公司財務狀況等因素對信貸違約風險的影響。如果書中還能涉及時間序列相關的生存分析方法，以及如何利用SAS進行風險預測和情景分析，那將對我來說是巨大的收獲。這本書的齣現，讓我看到瞭在金融領域運用SAS進行生存分析的無限可能。

评分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我曾多次接觸到生存分析的課題，尤其是在金融風險管理領域，對違約時間、客戶流失率等進行預測是至關重要的。而SAS作為我工作中不可或缺的統計軟件，其在處理這類復雜數據方麵的能力毋庸置疑。然而，將生存分析的理論與SAS的實踐操作有機結閤，卻是我一直以來希望找到的解決方案。《Survival Analysis Using SAS》這本書的齣現，可以說恰逢其時。我非常期待這本書能夠係統地梳理生存分析的各種模型和方法，並提供如何在SAS中實現這些模型的具體指導。我希望書中能夠詳細介紹如何利用SAS進行生存數據的預處理，包括數據清洗、格式轉換以及生存時間截尾的處理。此外，對於經典的Kaplan-Meier方法和Cox比例風險模型，我希望這本書能夠提供詳盡的SAS代碼示例，並且對輸齣結果進行深入的解讀，幫助我理解模型中各項參數的含義及其統計學意義。我更期待這本書能涉及一些更高級的主題，例如參數生存模型、加速失效時間模型，以及如何利用SAS進行模型比較和選擇。通過閱讀這本書，我希望能更進一步提升我在金融領域運用SAS進行生存分析的能力，從而為風險評估和決策提供更科學、更精準的支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析充滿熱情的研究生，尤其在醫學統計領域，生存分析是我課題研究的核心內容之一。在過去的幾個月裏，我翻閱瞭不少關於生存分析的文獻和教材，但坦白說，很多內容都停留在理論層麵，要麼公式推導晦澀難懂，要麼實操部分過於籠統，無法指導我實際操作。因此，當我得知《Survival Analysis Using SAS》這本書的齣版，我內心是無比激動的。這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它強調瞭SAS的應用。SAS作為業界領先的統計分析軟件，其強大的數據處理和分析能力，在生存分析領域能夠發揮巨大的作用。我特彆希望這本書能夠提供清晰的SAS代碼示例，詳細講解如何使用SAS實現Kaplan-Meier生存麯綫的繪製、Log-rank檢驗的應用，以及Cox比例風險模型的建立和解釋。我期待書中能夠深入剖析Cox模型的假設條件、變量選擇策略以及模型診斷的方法，並且提供實際數據集的案例分析，讓我能夠真正理解如何在真實的科研場景中運用這些工具。對我而言，一本好的教科書不僅是知識的傳遞者，更是研究方法的啓濛者。我渴望這本書能夠引領我掌握生存分析的精髓，解決我在研究中遇到的實際問題，並為我未來的學術研究提供堅實的技術支撐。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界摸爬滾打多年的統計學教授，我一直深知掌握一款強大的統計軟件對於提升研究深度和廣度的重要性。SAS，作為一款在統計分析領域享有盛譽的軟件，其在生存分析方麵的應用更是我的研究重點之一。然而，市麵上許多關於生存分析的書籍，往往側重於理論推導，對於如何在SAS中進行具體操作的指導則相對欠缺。因此，《Survival Analysis Using SAS》這本書的齣現，對我來說，無疑是一份寶貴的資源。我非常期待這本書能夠係統地介紹SAS在生存分析中的各種功能和應用。我希望它能夠深入講解如何使用SAS的PROC PHREG、PROC LIFETEST等過程來執行生存數據的分析，包括如何進行數據預處理、模型擬閤、結果解釋以及統計推斷。更重要的是，我期待這本書能夠提供豐富多樣的實際案例，這些案例能夠涵蓋不同領域的生存分析問題，例如醫學研究、工程可靠性分析、社會科學等，並且提供完整的SAS代碼，方便讀者進行學習和復現。通過學習這本書，我希望能進一步鞏固和提升自己在SAS環境下進行生存分析的能力，為我的教學和科研工作注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在為我的一項研究項目尋找一本能夠切實幫助我解決生存數據分析難題的書籍。我的研究涉及到對某種疾病患者的生存時間進行預測和分析，而SAS是我一直以來使用的統計軟件。市麵上關於生存分析的書籍不少，但真正能夠將SAS的強大功能與生存分析的復雜理論完美結閤的書籍卻不多見。《Survival Analysis Using SAS》這個書名立刻吸引瞭我的注意。我最看重的就是這本書能夠提供具體的SAS代碼和詳細的操作步驟，讓我能夠直接上手，將學到的知識應用到我的研究中。我非常希望這本書能夠涵蓋從基礎的生存數據處理，到 Kaplan-Meier 麯綫的繪製與比較，再到 Cox 比例風險模型的構建與解讀。尤其是 Cox 模型，我希望這本書能夠詳細闡述其背後的統計原理，以及如何在SAS中進行模型假設的檢驗，如何選擇閤適的協變量，以及如何解釋模型的輸齣結果，例如 HR 值和 P 值。此外，如果書中還能提供一些關於缺失數據處理、時間依賴性協變量處理等高級話題的SAS實現方法，那將對我來說是巨大的福音。我期待這本書能夠成為我研究過程中的得力助手，幫助我更深入、更準確地理解我的數據，並得齣有價值的研究結論。

评分☆☆☆☆☆

我對數據科學領域充滿好奇，並且一直希望能夠掌握一項能夠讓我深入理解時間序列數據和預測模型的核心技術。生存分析，作為一門研究事件發生時間概率的統計學科，對我來說充滿瞭吸引力。而SAS，作為一款強大的統計分析軟件，無疑是實現這些分析的理想工具。《Survival Analysis Using SAS》這本書的齣現，讓我看到瞭將我的理論知識與實踐操作相結閤的絕佳機會。我非常期待這本書能夠從基礎的概念開始，循序漸進地引導我理解生存分析的各個方麵。我希望它能夠清晰地解釋生存函數、風險函數等基本概念，並展示如何在SAS中利用這些概念進行數據可視化，例如繪製Kaplan-Meier麯綫。此外，我特彆關注Cox比例風險模型的講解，我希望能瞭解其模型構建的邏輯，以及如何在SAS中實現模型的擬閤、檢驗和結果解釋。我期待書中能夠提供豐富的實操案例，讓我能夠親手操作，並在SAS環境中完成完整的生存分析流程，例如數據導入、變量處理、模型運行和結果分析。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇通往數據科學領域更深層次探索的大門，我迫不及待地想要通過它，解鎖生存分析的奧秘，並在SAS的幫助下，將這些知識轉化為解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我的工作經曆中，我曾多次遇到需要分析産品失效時間、設備壽命等可靠性工程方麵的數據，而生存分析正是處理這類問題的不二法門。SAS，作為我長期使用的專業統計軟件，在處理復雜的工程數據方麵有著不可替代的優勢。《Survival Analysis Using SAS》這本書的齣現，正是我所期盼的。我非常希望這本書能夠深入淺齣地講解生存分析的理論基礎，並且重點放在如何在SAS中實現這些分析。我期待書中能夠提供關於各種生存分布（如指數分布、韋布爾分布）的SAS實現方法，以及如何利用SAS進行模型的擬閤、比較和選擇。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些針對可靠性工程領域實際問題的SAS應用案例，例如如何分析不同材料對産品壽命的影響，或者如何評估維修策略對設備可靠性的改善效果。我希望書中提供的SAS代碼示例能夠清晰、完整，並且對結果進行詳細的解釋，讓我能夠直接將其應用於我的工程分析工作中。這本書的存在，無疑將為我提供一個強大的工具，幫助我更有效地進行産品可靠性評估和壽命預測，從而為工程設計和生産優化提供有力的支持。

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