Problems and Solutions in Biostatistical Theory (Chapman & Hall/Crc Texts in Statistical Science Ser pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Lawrence L. Kupper

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2010-07-25

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584887225

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Statistical Theory
• Probability
• Mathematical Statistics
• Statistical Inference
• Regression Analysis
• Survival Analysis
• Clinical Trials
• Bayesian Statistics
• Sampling Distributions

概率统计在生命科学中的应用：理论与实践的桥梁 生命科学的飞速发展，离不开严谨的科学方法和量化分析的支撑。从分子生物学的基因测序，到流行病学的疾病传播模式，再到临床试验的疗效评估，每一个重大的科学发现和医学突破，都深深植根于概率统计学的理论框架和应用实践。本书旨在为生命科学领域的科研人员、学生以及对这一领域感兴趣的读者，提供一个全面而深入的视角，去理解和掌握概率统计学在生命科学研究中所扮演的关键角色，以及如何运用这些工具解决实际问题。 本书并非一本枯燥的数学理论教科书，也不是一本简单的应用手册。相反，它致力于成为一座连接抽象数学理论与鲜活生命科学现实的桥梁，引导读者不仅理解“是什么”，更能明白“为什么”和“怎么做”。我们将从最基础的概念入手，循序渐进地深入探讨，确保即便是初次接触概率统计学的读者，也能逐步建立起扎实的理论基础，并能在后续的学习中融会贯通。 第一部分：概率论基础——生命现象的不确定性之源 生命科学的研究对象充满着固有的不确定性。基因的表达、蛋白质的折叠、细胞的生长，乃至疾病的发生和发展，都受到无数微观因素的随机影响。因此，概率论是我们理解和量化这些不确定性的基石。 我们将从概率的基本概念开始，包括样本空间、事件、概率的定义和性质。通过生动具体的生命科学实例，例如随机突变在进化中的作用，或者药物在体内的分布差异，来阐述这些抽象概念的实际意义。我们将详细介绍条件概率和独立性，这对于理解因果关系、疾病风险评估至关重要。例如，了解某种基因突变与患病概率之间的条件关系，是我们进行遗传咨询和疾病筛查的基础。 贝叶斯定理是概率论中一个极其重要的工具，它提供了一种更新我们对事件信念的方式，即根据新的证据来修正先前的概率估计。在生命科学领域，贝叶斯方法有着广泛的应用，例如在诊断测试的解读中，在评估新药的有效性时，甚至在构建复杂的生物网络模型时。我们将通过具体的案例，如如何利用患者的症状和检查结果来计算其患某种疾病的后验概率，来深刻理解贝叶斯定理的威力。 离散型和连续型随机变量是描述生物学现象的另一个重要工具。我们将介绍各种重要的离散分布，如二项分布（模拟多次重复的生物学试验，如基因突变是否发生），泊松分布（描述单位时间内某种生物事件发生的次数，如单位时间内病毒的传播数量），以及负二项分布（与生物试验的成功次数相关）。对于连续型随机变量，我们将重点介绍正态分布，它是许多生物测量指标（如身高、血压、血红蛋白水平）的理想模型，并探讨其他重要的连续分布，如指数分布（描述生物事件发生的时间间隔，如药物在体内失效的时间）和伽马分布（用于建模生物过程的累积效应）。 第二部分：统计推断——从样本到总体的洞察 在生命科学研究中，我们往往无法直接观测到整个目标群体（如所有患有某种疾病的病人，或某个物种的所有个体），而只能从有限的样本中获取数据。统计推断的任务就是利用这些样本信息，对总体进行估计和假设检验，从而得出具有普遍意义的结论。 本书将深入讲解参数估计的两种主要方法：点估计和区间估计。点估计用一个数值来估计总体参数，如样本均值估计总体均值。然而，点估计无法反映估计的不确定性。因此，区间估计显得尤为重要。我们将介绍置信区间，它提供了一个概率范围，用于估计总体参数所在的区间。例如，在临床试验中，我们会计算一个新药疗效的置信区间，来评估其疗效的可靠性。 假设检验是统计推断的核心内容之一。我们将详细介绍零假设和备择假设的概念，以及如何根据样本数据来判断是拒绝还是接受零假设。本书将涵盖各种常见的假设检验方法，例如 t 检验（比较两组样本的均值，如比较两种治疗方案的疗效），卡方检验（分析分类变量之间的关联性，如研究某种生活习惯是否与某种癌症的发生有关），以及 ANOVA（方差分析，用于比较多组样本的均值，如评估不同基因型对植物生长速度的影响）。我们将通过详细的步骤和实例，指导读者如何正确地提出假设，选择合适的检验方法，并解读检验结果。 第三部分：回归分析——探索变量间的关系 在生命科学研究中，我们经常需要探索不同变量之间的关系。例如，我们想知道身高和体重之间是否存在线性关系，或者某种营养素的摄入量是否会影响某种疾病的发生风险。回归分析正是处理这类问题的强大工具。 本书将从最简单的线性回归模型开始，介绍如何拟合一条直线来描述两个变量之间的关系，并解释回归系数的含义。我们将深入探讨拟合线性回归模型的假设条件，以及如何诊断模型是否存在问题，如残差分析和多重共线性。 我们将进一步扩展到多元线性回归，用于分析多个自变量如何同时影响一个因变量。这在生物学研究中尤为常见，例如，我们可能需要考虑年龄、性别、基因型等多个因素对血压的影响。 对于非线性关系，我们将介绍广义线性模型（GLM），它能处理因变量不是连续且服从正态分布的情况，例如二元响应变量（如疾病是否发生）或计数数据（如某种细胞的数量）。我们将重点介绍逻辑回归（用于分析二分类结局，如预测患者是否会从治疗中获益）和泊松回归（用于分析计数数据）。 第四部分：生存分析——时间与事件的交织 在医学和生物学研究中，我们经常关注事件的发生时间，例如患者的生存时间、疾病复发时间，或者某种生物标记物达到某个阈值的时间。生存分析正是专门处理这类数据的统计学分支。 我们将介绍生存函数和风险函数，它们分别描述了在给定时间内事件未发生的概率，以及在特定时间点事件发生的瞬时风险。本书将详细介绍Kaplan-Meier生存曲线，它是一种直观展示生存数据的方法，并介绍如何进行生存曲线的比较，例如使用log-rank检验来评估不同治疗组或暴露组之间的生存率差异。 我们将深入探讨Cox比例风险模型，这是生存分析中最常用的回归模型，用于分析多个协变量如何影响事件的发生风险。例如，我们可以利用Cox模型来评估年龄、性别、治疗方案以及某些生物标志物是否会影响患者的总生存期。 第五部分：实验设计与抽样——获取有效数据的艺术 再精妙的统计分析，也离不开高质量的数据。而高质量的数据，往往来源于精心设计的实验和合理的抽样方法。 本书将指导读者如何设计科学的实验，以最大限度地减少偏倚，提高研究的效率和结论的可信度。我们将介绍随机化、对照组、重复实验等基本原则。我们将讨论不同类型的实验设计，如完全随机设计、随机区组设计和析因设计，并分析它们各自的优缺点。 在涉及人群研究时，抽样方法至关重要。我们将介绍概率抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样和整群抽样，并讨论非概率抽样方法的局限性。我们将强调样本量确定的重要性，并介绍如何根据研究目标、效应量和统计功效来计算所需的样本量，以确保研究结果具有足够的统计效力。 结语 概率统计学是生命科学研究不可或缺的语言和工具。本书通过理论的讲解和丰富的案例分析，力求帮助读者掌握这些强大的工具，并能将其灵活地应用于自己的研究领域。我们相信，通过对本书的学习，读者将能够更深入地理解生命现象的本质，设计更严谨的实验，解读更可靠的数据，最终为生命科学的进步贡献自己的力量。本书的编写，不仅仅是为了传授知识，更是为了激发读者对科学探索的热情，以及对数据背后故事的探究欲望。

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