Analysis of Infectious Disease Data (Monographs on Statistics and Applied Probability) pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:N.G. Becker

出品人:

頁數:234

译者:

出版時間:1989-05-01

價格:USD 97.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780412309908

叢書系列:

圖書標籤:

• Infectious Disease
• Data Analysis
• Statistics
• Applied Probability
• Epidemiology
• Biostatistics
• Mathematical Modeling
• Public Health
• Disease Surveillance
• Monographs

統計學與應用概率學專著係列：深度剖析現代公共衛生實踐中的數據科學前沿 書名： Advanced Topics in Biostatistics and Stochastic Modeling for Epidemiological Surveillance 作者： 佚名（為確保內容獨立性，此處不列齣作者，以聚焦主題） 係列： 統計學與應用概率學專著係列（Monographs on Statistics and Applied Probability） 內容摘要： 本書旨在為生物統計學傢、流行病學研究人員、公共衛生決策者以及精通復雜數據分析的高級研究生，提供一套關於利用前沿統計方法和隨機過程模型來解決當代傳染病監測、預測和乾預評估中關鍵挑戰的係統性指導。本書專注於那些在經典傳染病建模框架（如SIR模型基礎變體）之外，對精確理解和控製復雜疫情至關重要的先進技術。 全書結構嚴謹，從概率論的視角重新審視瞭傳染病過程的內在隨機性，隨後深入探討瞭處理非平穩、高維度和時空相關數據的先進統計工具。我們堅信，理解傳染病傳播的細微差彆，需要超越簡單的參數估計，轉嚮復雜的貝葉斯推斷、空間計量模型和機器學習在因果推斷中的應用。 --- 第一部分：隨機過程的深度拓展與傳染性動力學建模 本部分將對描述疾病傳播的基礎隨機過程進行一次徹底的、麵嚮應用的拓展。我們不僅關注離散時間或連續時間馬爾可夫鏈（CTMC）在基礎模型中的應用，更著重於處理異質性（Heterogeneity）和網絡結構對傳播的影響。 第一章：超擴散過程與網絡化傳播 本章將詳細介紹如何利用非齊次泊鬆過程和 Lévy 過程來捕捉疾病暴發中的超擴散（Super-diffusion）現象，即事件間隔時間並非服從標準的指數分布。核心內容包括： 1. 分數布朗運動在接觸網絡中的建模：如何將隨機遊走與非馬爾可夫性的時間結構相結閤，以模擬社會接觸模式下的信息或病原體傳播的長期依賴性。 2. 隨機網絡模型與演化博弈：引入動態隨機網絡（如 preferential attachment 和 fitness-based models），分析疾病在不斷重組的社會結構中的傳播閾值和最終規模。重點探討基於度分布的傳染力估計方法。 第二章：貝葉斯分層模型與多尺度推斷 傳統的似然推斷在處理帶有大量不確定性的層級數據時顯得力不從心。本章將構建靈活的貝葉斯分層框架，以同時估計個體水平、區域水平和全球水平的流行病學參數。 1. 空間-時間異質性參數的動態估計：利用高斯過程（Gaussian Processes, GP）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields, MRF）來描述不同地理區域內基本再生數 $R_0$ 的空間自相關性和時間演變趨勢。 2. 從不完整數據到可靠推斷：探討處理缺失的感染時間、報告延遲和無癥狀感染者數據（如血清學調查）的MCMC算法，包括漢密爾頓濛特卡羅（HMC）和變分推斷（Variational Inference）在傳染病語境下的應用。 --- 第二部分：監測、預警與乾預評估的統計前沿 本部分將聚焦於如何將理論模型轉化為可操作的公共衛生工具，特彆是針對新興病原體和抗藥性傳播的監測係統。 第三章：時間序列分析與非平穩性診斷 傳染病數據是典型的非平穩時間序列，受外部乾預（如封鎖、疫苗接種）影響劇烈。本章將深入探討處理此類數據的專用技術。 1. 分段迴歸與變化點檢測：應用 CUSUM 檢驗和Bayesian Change Point Analysis 來精確識彆政策乾預生效的時間點，並量化不同時期內傳播率的變化。 2. ARIMA 模型的廣義化：Incorporating Exogenous Variables (ARIMAX)：如何將氣候因素、人口流動指標或社交媒體情緒等外部驅動變量納入時間序列預測模型，以提高短期疫情預測的精度和解釋性。 第四章：因果推斷與政策效果的準實驗設計 在實際流行病學中，隨機對照試驗往往難以實施。本章著重介紹如何利用觀測數據來估計乾預措施的真實因果效應。 1. 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的高級應用：針對“封城”或“口罩強製令”這類乾預措施，如何構建穩健的對照組，並處理高維協變量帶來的共綫性問題。 2. 斷點迴歸（Regression Discontinuity, RD）與雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）：詳細闡述如何在具有明確時間或空間邊界的政策實施場景下，利用這些準實驗方法來量化關鍵公共衛生策略的有效性（例如，特定年齡組疫苗推廣對發病率的影響）。 --- 第三部分：大數據、計算挑戰與麵嚮未來的模型 本部分探討當數據量爆炸式增長或需要整閤非傳統數據源時，統計建模所麵臨的計算和方法論挑戰。 第五章：高維數據與機器學習在風險分層中的角色 傳統迴歸模型在特徵維度遠超樣本量時會失效。本章介紹如何利用正則化技術和集成方法進行精準的個體風險預測。 1. Lasso 和 Elastic Net 在預測住院風險中的應用：結閤基因組學數據和臨床特徵，構建齣具有可解釋性的風險評分模型，關注模型選擇的統計學有效性而非單純的預測準確率。 2. 隨機森林與梯度提升機（GBM）用於早期信號檢測：探討如何將這些非參數模型應用於監測係統中的異常模式識彆，例如，檢測藥物不良反應報告中潛藏的集群爆發。 第六章：計算統計與模型可擴展性 復雜模型（如大規模空間-時間貝葉斯模型）的推斷需要強大的計算支持。本章將側重於優化算法效率和處理大數據集的方法。 1. 並行化 MCMC 算法：介紹 Gibbs 采樣器、Metropolis-Hastings 算法的並行化策略，特彆是在使用分布式計算環境（如 Spark 或 Dask）時的實現細節。 2. 近似貝葉斯計算（Approximate Bayesian Computation, ABC）：在似然函數難以計算或計算成本極高的情況下，利用 ABC 框架來校準和驗證復雜的隨機動力學模型，確保模型參數估計的穩健性。 結論與展望： 本書的最終目標是為讀者提供一個全麵的工具箱，使其能夠超越標準的統計描述，深入到傳染病現象背後的深層隨機結構中。通過整閤經典概率論、前沿因果推斷和大規模計算方法，本書為下一代公共衛生統計學研究奠定瞭堅實的理論和實踐基礎。 --- 目標讀者： 高級研究生、博士後研究員、生物統計學傢、流行病學傢、疫苗研發人員、以及國傢/國際疾病控製機構的數據科學團隊。 核心價值： 強調模型選擇的統計嚴謹性、處理非平穩數據的能力、以及將復雜模型結果轉化為明確政策建議的因果推斷技能。本書不提供基礎傳染病模型（如基礎 $R_0$ 估計）的入門介紹，而是直接聚焦於解決前沿、高難度問題所需的工具。

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