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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Titterington, D. M./ Cox, D. R. (EDT)/ Cox, D. R.

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2001-08-30

价格:USD 94.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198509936

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 生物统计学
• 概率论
• 数理统计
• 计量经济学
• 推论统计
• 随机过程
• 实验设计
• 回归分析
• 时间序列分析

《Biometrika》并非一本涵盖了所有生物统计学领域的百科全书，而是专注于特定视角和深度探讨的学术著作。它并非旨在一次性解决生物统计学的所有问题，而是聚焦于方法论的革新、新兴领域的探索，以及对现有理论的严谨审视。因此，本书的读者群体是那些对生物统计学有一定基础，并希望深入了解其前沿发展和特定技术细节的专业人士、研究者和高年级学生。 本书的结构围绕着几个核心的研究方向展开，这些方向是当前生物统计学领域最具活力和挑战性的部分。首先，它深入探讨了高维数据分析在生物医学研究中的应用。随着基因组学、蛋白质组学、成像技术等飞速发展，我们能够获取的数据维度呈爆炸式增长。然而，传统统计方法在处理这些“又高又窄”的数据时常常显得力不从心。本书详细介绍了如何利用降维技术（如主成分分析、因子分析的变种）、正则化方法（如Lasso、Ridge、Elastic Net及其在分类和回归模型中的扩展）、以及非参数和半参数方法来应对高维数据的挑战。特别地，它关注了如何在这些方法中融入生物学背景知识，以提高模型的解释性和预测能力。例如，在基因表达数据分析中，本书会讨论如何结合通路信息或已知的基因相互作用网络来指导变量选择，从而识别出更具生物学意义的基因标记物。此外，对于图像数据，本书也探讨了如何利用深度学习和卷积神经网络等技术进行特征提取和分类，并讨论了如何将其与传统的生物统计模型相结合，以提取更丰富、更具信息量的生物学特征。 其次，《Biometrika》对因果推断在实际生物医学研究中的应用进行了细致的阐述。在观察性研究中，我们常常希望从数据中推断出某种干预（如药物治疗、某种生活方式）对健康结果的影响，而不仅仅是相关性。本书详细介绍了因果推断的几种主要框架，包括潜在结果框架（Rubin Causal Model）、结构方程模型（Structural Equation Models）以及因果图（Causal Diagrams, e.g., Pearl's directed acyclic graphs）。它不仅仅停留在理论层面，更重要的是，本书提供了如何在真实生物医学数据中实施这些方法的具体指导。例如，在分析流行病学数据时，如何构建恰当的因果图来识别混杂因素；如何利用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）或逆概率加权（Inverse Probability Weighting）来模拟随机对照试验，从而估计平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）或条件平均处理效应（Conditional Average Treatment Effect, CATE）；以及如何处理时间依赖性混杂和选择偏差等复杂问题。本书还讨论了如何在具有复杂结构的数据（如多层次数据、纵向数据）中进行因果推断，并强调了在研究设计阶段就应充分考虑因果结构的重要性。 第三个核心内容聚焦于纵向数据和生存分析的现代方法。生物医学研究中，个体往往会被长期随访，收集一系列时间相关的测量数据，或者记录个体发生某个事件（如疾病复发、死亡）的时间。本书深入探讨了处理这类数据的先进统计技术。对于纵向数据，它详细介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models）的理论基础和实际应用，包括如何对随机效应和固定效应进行建模，如何处理缺失数据（特别是机制不明的缺失），以及如何进行模型诊断和选择。本书还探讨了非线性纵向模型，以及如何利用贝叶斯方法来处理更复杂的纵向数据结构。在生存分析方面，本书超越了传统的Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，介绍了时间依赖性协变量、竞争风险模型（Competing Risks Models）、以及基于机器学习的生存模型（如Random Survival Forests）。它强调了如何根据研究问题选择合适的生存模型，并对模型的解释和评估进行了详细的指导，特别是在处理具有多个可能终点或时间动态变化的风险因素时，本书提供了实用的解决方案。 此外，《Biometrika》还触及了一些新兴的生物统计学交叉领域。例如，它探讨了贝叶斯统计方法在生物医学研究中的应用。本书介绍了贝叶斯推断的基本原理，以及如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等算法进行计算。特别地，它阐述了贝叶斯方法在处理小样本数据、纳入先验知识、以及进行模型比较和不确定性量化方面的优势。书中也提供了一些实际案例，展示如何在临床试验设计、药物剂量优化、以及疾病建模等场景中应用贝叶斯方法。 另一个新兴领域是统计遗传学和基因组学方法。本书重点关注的是如何在分析大规模基因组数据时，结合统计学方法解决生物学问题。它讨论了全基因组关联研究（GWAS）的统计学基础，包括单倍型分析、连锁不平衡（Linkage Disequilibrium, LD）的应用，以及如何校正多重检验。本书还深入探讨了基因-环境相互作用（Gene-Environment Interaction, GxE）的统计建模，以及如何利用机器学习方法来识别复杂的基因组学模式，例如在预测疾病风险或药物反应方面。它也涉及到了群体遗传学中的一些统计推断问题。 本书的另一大特点在于其对统计计算和软件实现的高度关注。它并非仅仅停留在理论推导，而是强调实际操作。书中会引用和讨论各种常用的生物统计学软件和编程语言，例如R、Python及其相关的统计包，并提供一些代码示例来演示复杂模型的实现和数据分析流程。这使得本书的读者能够理论联系实际，直接将学到的知识应用于自己的研究中。 最后，《Biometrika》也包含了一些对生物统计学方法论的哲学和伦理思考。它探讨了模型选择的标准、统计显著性（p-value）的局限性、以及如何有效地报告研究结果，以避免误导。本书还讨论了在生物医学研究中，统计学家所扮演的角色以及与生物学家、临床医生等合作中的沟通策略。它鼓励读者批判性地思考统计方法的使用，并认识到统计结论的局限性，以及在决策过程中需要考虑的伦理因素。 总而言之，《Biometrika》并非一本包罗万象的生物统计学教材，而是精心挑选了几个当前最活跃、最关键的研究方向，并从理论和实践两个层面进行了深入的探讨。它旨在为读者提供一套先进的统计工具和方法论框架，以应对日益复杂的生物医学研究挑战，并促进在该领域内的创新和发展。本书的读者会发现，它提供的是一种深入洞察，而非浅尝辄止的介绍。

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