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出版者:Wiley-Interscience

作者:David W. Hosmer Jr.

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2008-3-7

价格:USD 155.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471754992

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 生存分析
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《统计模型的世界：深入探索概率与数据》 本书是一本全面而深入的统计学入门读物，旨在为读者构建扎实的统计学理论基础，并教授如何运用这些理论来理解和分析现实世界中的数据。我们认为，统计学不仅仅是一套工具，更是一种理解和解释不确定性的思维方式。因此，本书将引导读者穿越概率论的迷宫，学习如何量化风险，如何从看似混乱的数据中提取有意义的信息。 第一部分：概率的基石与推断的艺术 我们将从概率的基本概念开始，涵盖随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）以及期望值和方差等核心概念。本书将深入浅出地解释这些概念背后的直观意义，并辅以大量贴近生活的例子，帮助读者理解概率在日常生活中的应用，例如预测彩票中奖概率、评估保险风险等。 随后，我们将进入推断统计的领域。这部分将重点介绍抽样理论，解释为什么从有限的样本中推断出整体的特征是可能的，以及如何控制这种推断的误差。读者将学习点估计和区间估计的方法，理解置信区间的含义以及如何构建和解释它们。我们还将详细介绍假设检验的原理和步骤，包括零假设、备择假设、P值和检验效能，并通过实际案例演示如何运用假设检验来回答科学研究和商业决策中的关键问题，例如药物的疗效是否显著优于安慰剂，或者新的营销策略是否带来了销售额的提升。 第二部分：连接变量的语言——回归分析 在掌握了基本的概率和推断工具后，我们将转向分析变量之间关系的强大工具——回归分析。本书将首先介绍简单线性回归，详细讲解如何建立直线模型来描述两个变量之间的线性关系，包括斜率和截距的解释，以及决定系数（R-squared）如何衡量模型的拟合优度。 随后，我们将扩展到多元线性回归，学习如何同时考虑多个预测变量来解释响应变量。我们将深入探讨回归系数的解释，以及多重共线性、异方差性等常见问题及其解决方法。本书还将介绍模型选择的策略，例如逐步回归和信息准则，帮助读者构建最优的回归模型。 此外，我们还将探讨非线性回归的基本思想，以及如何处理分类自变量（例如，使用虚拟变量）和交互项，以捕捉更复杂的关系。通过回归分析的学习，读者将能够构建预测模型，识别关键驱动因素，并进行有意义的解释。 第三部分：探索数据模式与分布 数据可视化是理解数据的重要手段。本书将介绍各种常用的图表类型，包括散点图、直方图、箱线图、条形图和折线图等，并教授如何根据数据的类型和分析目的选择合适的图表。读者将学习如何利用图表来识别数据的分布特征、异常值以及变量之间的潜在关系。 我们还将深入探讨数据的分布。除了常见的正态分布，本书还将介绍其他重要的概率分布，如指数分布、威伽马分布和卡方分布，并解释它们在不同领域的应用。理解数据的分布对于选择合适的统计方法和进行准确的推断至关重要。 第四部分：更高级的统计概念与应用 为了让读者更全面地掌握统计学的应用，本书还将引入一些更高级但同样重要的概念。我们将介绍方差分析（ANOVA），它是一种用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异的技术，广泛应用于实验设计和医学研究。 我们还将探讨广义线性模型（GLM）的思想，它允许我们将线性回归的概念扩展到非正态分布的响应变量，例如二项分布（逻辑回归）和泊松分布，这使得我们可以分析二元结果（如是否购买产品）或计数数据（如客户投诉次数）。 本书还将简要介绍时间序列分析的基本概念，以及如何处理随时间变化的数据。此外，我们还将触及模型诊断的重要性，包括残差分析和模型有效性评估，以确保我们构建的模型能够可靠地反映数据。 《统计模型的世界：深入探索概率与数据》的目标是赋能读者，让他们能够自信地运用统计学知识来分析数据、解决问题，并在科学研究、商业决策和日常生活等各个领域做出更明智的判断。本书强调理论与实践的结合，通过大量的示例和练习，帮助读者将抽象的统计概念转化为解决实际问题的能力。我们相信，通过学习本书，读者将能够更好地理解这个充满不确定性的世界，并从中发现规律和洞察。

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这本书给我带来的，是知识的深化和视野的拓展。作者在介绍如何利用生存分析进行预测时，不仅仅停留于单个事件的预测，而是进一步探讨了多个事件的预测、终点预测等更复杂的场景。书中对这些预测模型的推导和解释，清晰明了，即使是复杂的数学公式，也能通过作者的讲解变得易于理解。我特别欣赏书中对模型不确定性的讨论。它不仅仅关注模型的点估计，更关注模型的不确定性区间和概率分布。这种对不确定性的严谨处理，让我对模型的预测结果有了更全面和客观的认识。书中对生存分析在不同研究设计中的应用，也提供了宝贵的经验。例如，作者在讨论队列研究、病例对照研究等时，都提供了相应的模型选择和结果解释的建议。这本书让我更加理解，生存分析是一门既有深度又有广度的学科，它能够帮助我们更好地理解和预测各种与时间相关的事件。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，它为我打开了生存分析的新篇章。作者在讨论模型诊断时，不仅仅停留于常规的残差分析，而是引入了敏感性分析、重抽样方法等更高级的技术。这些方法帮助我更全面地评估模型的稳健性和可靠性，让我对模型的预测能力有了更深的信心。书中对生存分析在医学、工程、社会科学等不同领域的应用案例，也让我看到了生存分析的广泛适用性。这些案例不仅仅是简单的应用展示，更是对模型选择、数据处理、结果解释等环节的深入剖析。我感觉自己仿佛置身于一个跨学科的研究论坛，与不同领域的专家交流学习。这本书让我更加坚信，生存分析是一门充满生命力、应用前景广阔的学科。

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这本书给我最大的启发，在于它如何将看似复杂的数据问题，分解成一系列逻辑清晰、可操作的步骤。作者在介绍参数生存模型时，并没有止步于最常见的指数分布和 Weibull 分布，而是进一步探讨了广义 Gamma 分布、对数正态分布等，拓宽了我对生存模型选择的视野。书中对这些模型参数的解释，以及如何根据数据特点来选择最合适的模型，都提供了非常实用的指导。我特别欣赏书中关于模型拟合优度检验的详尽论述。它不仅仅是简单地计算几个统计量，而是从多个角度，包括图形展示和统计检验，来评估模型的表现。这种全面的评估方法，让我能够对模型的可靠性有更充分的认识。书中对泊松回归模型在生存分析中的应用，也给我带来了新的思路。我之前一直认为泊松回归只适用于计数数据，而这本书让我看到了它在时间事件分析中的潜力。通过这些内容的学习，我感觉自己解决实际问题的能力得到了显著提升，不再害怕面对那些数据量大、结构复杂的生存数据。

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阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流，他的讲解深入浅出，鞭辟入里。作者在讨论如何处理生存数据中的协变量时，引入了断点回归、样条函数等技术，这让我看到了处理非线性关系和协变量随时间变化的可能。书中对这些技术的推导和解释，清晰易懂，即使是复杂的数学概念，也能被作者巧妙地转化为易于理解的语言。我特别欣赏书中对模型验证的详尽论述。它不仅仅关注模型的拟合优度，更关注模型的泛化能力和预测能力。书中提供的各种验证方法，让我能够对模型的可靠性有更充分的认识。我感觉自己不仅仅是在学习统计学，更是在学习一种严谨的科学探究精神。

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这本书如同陈年的美酒，越品越有味道。作者在探讨如何处理生存数据中的缺失值时，提供了多种多样的策略，从简单删除到多重插补，每一种方法都配有详尽的解释和实际操作的建议。我之前在面对缺失数据时常常感到无从下手，而这本书让我看到了解决这一难题的希望。书中对生存数据可视化技术的介绍，也让我耳目一新。除了 Kaplan-Meier 曲线，作者还介绍了 Nelson-Aalen 估计量、累积风险函数图等，这些可视化工具极大地丰富了我对生存过程的理解。我特别欣赏书中对不同图表类型适用场景的分析，让我能够根据不同的研究目的，选择最合适的图表来展示数据。阅读这本书，让我感觉自己不仅仅是在学习统计学，更是在学习如何用数据讲好故事。

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这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的转变。作者在讨论模型评估和模型比较时，并没有仅仅停留在统计意义上的显著性检验，而是深入探讨了模型在实际应用中的临床意义和经济效益。这种“从理论到实践，再从实践回到理论”的循环式讲解，让我更加理解统计模型在决策中的重要作用。书中对生存曲线绘制的技巧，以及如何通过图形清晰地传达信息，也让我受益匪浅。我学会了如何利用图表来直观地展示生存分析的结果，从而更好地与非统计学背景的同事沟通。书中关于模型泛化能力的讨论，也让我对模型在不同数据集上的表现有了更清晰的认识，避免了过拟合的风险。我感觉自己不仅仅是在学习一门技术，更是在学习一种严谨的科学研究方法。

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这本书的价值，不仅仅在于它提供了丰富的理论知识，更在于它教会了我如何用一种全新的视角去审视数据。作者在讨论多变量生存模型时，并没有局限于单个时间尺度的模型，而是引入了时间依赖的协变量和时间依赖的风险模型，这让我对生存模型的灵活性有了更深刻的理解。书中对这些模型的推导和解释，清晰明了，即使是复杂的数学公式，也能通过作者的讲解变得易于理解。我特别喜欢书中关于竞争风险模型的部分。在很多实际应用中，事件的发生可能不是独立的，而是存在相互竞争的关系。这本书提供了处理这类问题的系统方法，让我能够更准确地分析不同结局的发生概率。书中对各种模型的比较和选择，也提供了宝贵的经验，让我能够根据具体的业务场景，选择最适合的模型。阅读这本书，仿佛是在参加一场高水平的学术研讨会，与顶尖的学者一起交流思想，共同探索生存分析的奥秘。

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这本书给我带来了一场思维的盛宴，它如同一位睿智的向导，带领我在生存分析这片既古老又充满活力的领域中探索。从最基础的概念入手，作者并没有急于呈现复杂的模型和算法，而是循序渐进地构建起读者对生存数据的理解框架。我特别欣赏书中对于“生存时间”这一核心概念的多维度阐释，它不仅仅是一个时间点，更蕴含着事件发生的概率、不确定性以及潜在的因果机制。书中对删失数据的细致讲解，更是让我茅塞顿开。以往在处理这类数据时，我总觉得有些棘手，不知道如何有效地利用这些“未完成”的信息。然而，通过书中对不同类型删失（右删失、左删失、区间删失）的清晰区分，以及对它们各自的处理策略的详尽介绍，我仿佛打开了新世界的大门。Kaplan-Meier生存曲线的引入，更是将抽象的概念具象化，让我能够直观地观察和比较不同组别的生存结局。书中对每一步推导和公式的解释都力求严谨，同时又不失趣味性，使得原本可能枯燥的数学推导过程变得生动有趣。我感觉自己不仅仅是在阅读一本教科书，更像是在与一位经验丰富的统计学家进行深入的对话，他用他丰富的知识和独到的见解，一点点地解开我心中的困惑。这本书的价值在于它能够真正激发读者的求知欲，引导我们去思考数据的背后隐藏着怎样的故事。

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这本书的叙述风格非常独特，既有学术的严谨，又不失个人的情感投入。作者在介绍生存模型中的参数估计时，并没有简单地给出公式，而是深入探讨了最大似然估计、贝叶斯估计等方法的原理和优缺点。这种对不同方法的深入剖析，让我能够更全面地理解参数估计的内在机制。书中对模型的性能度量，如 C 统计量、Brier 分数等，也进行了详细的讲解。这些度量方法帮助我更客观地评估模型的预测能力，从而能够选择出最优模型。我特别欣赏书中对模型解释性的强调，它不仅仅关注模型的统计学意义，更关注模型在实际应用中的临床意义和政策含义。这本书让我更加理解，统计学不仅仅是数字的游戏，更是连接理论与现实的桥梁。

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翻开这本书，我立刻被其严谨而又富有洞察力的视角所吸引。作者在开篇就抛出了一个引人深思的问题：为何传统的回归模型在处理生存数据时显得力不从心？这一发问，立刻点燃了我对生存分析的好奇心。书中对 Cox 比例风险模型的介绍，可谓是点睛之笔。它不仅仅是一个简单的模型，更是一种优雅的解决问题的哲学。作者深入浅出地剖析了比例风险假设的含义，以及它在实际应用中的意义，让我对模型的可解释性有了更深刻的认识。书中通过大量的案例研究，将理论知识与实际应用巧妙地结合起来，使得抽象的统计概念变得触手可及。我尤其对书中关于协变量选择和模型诊断的部分印象深刻。作者并没有简单地列出各种方法，而是深入探讨了不同方法背后的逻辑和适用场景，并强调了在实际操作中需要注意的陷阱。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我对模型的掌握程度。阅读过程中，我仿佛置身于一个真实的研究场景，与作者一同思考，一同解决问题。书中对模型不符合比例风险假设时的处理方法，也提供了切实可行的解决方案，让我信心倍增，敢于面对更复杂的数据挑战。

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