Statistical Analysis of Medical Data Using SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Geoff Der

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2005-9-20

价格:USD 95.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584884699

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• SAS
• 医学统计
• 生物统计
• 数据分析
• 统计分析
• 医学研究
• 临床试验
• 数据挖掘
• 统计建模
• 健康数据

图书简介：生物医学数据挖掘与高级统计建模 本书主题聚焦于现代生物医学研究中复杂数据集的处理、分析与解释，旨在为科研人员、生物统计学家以及高级数据分析师提供一套全面、深入的统计建模与数据挖掘方法论。全书内容紧密围绕如何从海量的生物医学数据中提取有意义的知识，并构建可靠的预测模型。 第一部分：生物医学数据准备与探索性分析的基石 本部分奠定了进行严谨统计分析的基础，重点讲解了生物医学领域特有的数据结构、质量控制和初步探索方法。 第一章：生物医学数据的复杂性与伦理考量 本章深入探讨了生物医学研究数据的多样性，包括基因组学、蛋白质组学、临床试验、队列研究和电子健康记录（EHR）等不同来源数据的特点。重点讨论了处理不平衡数据、缺失值（Missing Data）的机制（如MCAR, MAR, NMAR）及其对分析结果的潜在偏倚。同时，详述了数据隐私保护、知情同意与数据共享的最新伦理规范，强调数据分析的责任性。 第二章：数据清洗、转换与标准化技术 详细阐述了数据预处理的必要步骤。内容包括：异常值（Outlier）的识别与稳健处理技术（如Winsorization、IQR规则的变体），数据类型的一致性检查与转换（如Log、Box-Cox转换以实现正态性近似），以及不同尺度数据的标准化与归一化方法（Z-Score、Min-Max Scaling）在不同建模场景下的适用性。特别关注了时间序列生物数据（如生理信号）的去噪与插值技术。 第三章：多维度数据探索性分析（EDA） 本章侧重于通过可视化和描述性统计揭示数据结构。涵盖了单变量、双变量及多变量的描述统计量计算。在可视化方面，重点介绍如何利用高级图表（如小提琴图、密度图、热力图、散点图矩阵）有效展示高维生物数据的分布特征、组间差异、相关性和潜在的交互作用。内容中包含如何构建交互式报告模板以支持快速迭代的探索过程。 第二部分：核心统计推断与假设检验的高级应用 本部分将研究重点从描述转向推断，系统梳理了生物医学领域最常用且对模型假设要求更高的统计检验方法，并探讨了非参数方法的适用性。 第四章：广义线性模型（GLM）的精深应用 本章超越基础的线性回归，深入探讨了如何应用GLM处理非正态分布的响应变量。详细讲解了泊松回归（Poisson Regression）在计数数据（如疾病发生率）中的应用，以及负二项回归（Negative Binomial Regression）处理过度离散的计数数据。同时，详细阐述了逻辑斯谛回归（Logistic Regression）在二分类结局（如疾病诊断、治疗成功率）中的参数估计、拟合优度检验及效应解释（优势比OR的构建与置信区间）。 第五章：方差分析（ANOVA）的扩展与混合效应模型 超越单因素/双因素ANOVA，本章聚焦于重复测量设计和多中心试验中方差的分解。系统介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models），包括随机截距模型和随机斜率模型，用于有效处理具有层次结构或时间依赖性的数据。内容涵盖了残差的结构建模、协方差矩阵的选择（如AR(1), Compound Symmetry）以及如何解释随机效应的方差分量。 第六章：非参数与稳健统计方法 鉴于生物医学数据常不满足正态性或方差齐性假设，本章提供了处理违背经典模型假设情况的替代方案。详细介绍秩检验（如Wilcoxon Rank-Sum, Kruskal-Wallis H Test）的原理与应用边界。重点讲解了稳健回归技术（如M估计、LTS估计）在存在严重异常值时，如何提供比最小二乘法更可靠的参数估计。 第三部分：预测建模、生存分析与纵向数据处理 本部分是本书的核心，致力于解决生物医学研究中最具挑战性的预测和时间事件分析问题。 第七章：生存分析：Kaplan-Meier、Cox比例风险模型与加速失效模型 本章全面覆盖了生存数据的分析技术。从非参数的Kaplan-Meier估计与Log-Rank检验开始，过渡到半参数的Cox比例风险（PH）模型。详尽讨论了模型假设（比例风险检验）的验证方法，以及如何纳入时间依赖性协变量（Time-Dependent Covariates）和交互作用项。此外，还引入了加速失效时间（AFT）模型，并比较了PH模型与AFT模型在不同场景下的优劣。 第八章：广义加性模型（GAM）与非线性关系建模 当自变量与响应变量之间存在复杂、非线性的关系时，GAM提供了灵活的解决方案。本章解释了如何使用平滑函数（如样条函数）来估计这些关系，无需预先指定函数形式。内容包括单变量和多变量平滑、交互作用平滑项的构建，以及如何通过模型诊断图解释非线性趋势。 第九章：纵向与面板数据的时间序列分析 针对追踪研究和多组学时间序列数据，本章探讨了如何正确建模数据点的自相关性。详细讲解了推广估计方程（GEE）和线性/非线性混合效应模型（LMM/NLMM）在处理相关数据时的区别与联系。GEE侧重于总体平均效应的估计，而LMM/NLMM则能提供个体水平的随机效应估计。 第四部分：高级建模技术与模型评估 本部分关注于现代机器学习在生物医学中的前沿应用，以及如何对复杂的预测模型进行严格的性能评估和选择。 第十章：基于正则化的回归方法 为解决高维数据（如基因表达数据）中的多重共线性与模型过拟合问题，本章深入介绍正则化技术。详细阐述了岭回归（Ridge）、Lasso回归（L1正则化）和弹性网络（Elastic Net）的数学原理、参数收缩机制及其在特征选择中的作用。讨论了正则化参数（$lambda$）的选择方法，如交叉验证。 第十一章：分类与聚类的高级技术 本章探讨了更复杂的分类器。内容包括支持向量机（SVM）在处理小样本、高维生物分类问题中的优势；决策树（Decision Trees）的构建与剪枝；以及随机森林（Random Forests）作为集成学习方法，如何通过Bagging提高预测的稳定性和准确性。在无监督学习方面，详细介绍了K-Means、层次聚类和主成分分析（PCA）在数据降维和表型划分中的应用。 第十二章：模型选择、验证与性能评估 严谨的模型评估是确保研究结果可信的关键。本章系统讲解了信息准则（AIC, BIC）在模型比较中的作用，以及交叉验证（Cross-Validation, 如K折、留一法）的实施细节。针对预测模型，重点解析了各类性能指标，包括灵敏度、特异度、精确率、F1分数，以及ROC曲线下面积（AUC）的解释与计算，并介绍了校准曲线（Calibration Plots）在评估预测概率准确性中的重要性。 本书通过大量的实例解析和方法论讨论，旨在提升读者在处理真实、复杂生物医学数据时的统计建模能力，确保分析结果的稳健性、可重复性和临床/生物学解释力。

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