An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Stata Press

作者:Mario Cleves

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2008-8-4

价格:GBP 56.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781597180412

丛书系列:

图书标签:

• 方法论
• 社会学
• 文科生自救计划
• 学术女
• Methodology
• 生存分析
• Stata
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 回归分析
• 数据分析
• 生物统计
• 第二版
• 统计建模

《统计推断与数据科学导论》 本书是一本全面介绍统计推断基本原理和数据科学核心概念的入门读物。它旨在为学生和从业者提供坚实的理论基础和实用的数据分析技能，使他们能够理解和应用现代数据科学方法。 核心内容： 统计推断基础： 本书从概率论的基础知识出发，深入浅出地讲解了参数估计（如点估计和区间估计）、假设检验（包括单样本、双样本检验以及方差分析）等核心统计推断方法。通过丰富的实例，读者将学会如何根据样本数据对总体参数进行推断，并评估推断的可靠性。 回归分析与模型构建： 回归分析是数据科学中处理变量之间关系的关键工具。本书详细介绍了简单线性回归、多元线性回归，并探讨了模型选择、诊断和解释的策略。此外，还会涉及非线性回归和广义线性模型，为处理更复杂的数据结构打下基础。 数据科学工作流程： 本书不仅关注统计方法的理论，更强调在实际数据科学项目中的应用。它将引导读者了解典型的数据科学工作流程，包括数据获取、数据清洗与预处理、探索性数据分析（EDA）、模型构建与评估，以及结果的解释与沟通。 机器学习入门： 针对初学者，本书会介绍一些基础的机器学习算法，如线性回归的正则化形式（Lasso, Ridge）、决策树、k近邻算法等。这些算法的介绍将侧重于其统计学原理和在实际问题中的应用，帮助读者理解机器学习与传统统计学的联系。 数据可视化： 有效的数据可视化是理解数据和传达分析结果的关键。本书将介绍各种统计图形的绘制方法，如直方图、散点图、箱线图、热力图等，并提供如何选择合适可视化方式以揭示数据模式和洞察的指导。 实际案例与应用： 全书贯穿了来自不同领域的实际案例，涵盖商业、社会科学、生物医学等。这些案例不仅展示了统计推断和数据科学方法的应用场景，也帮助读者理解如何在真实世界的数据问题中应用所学知识。 本书特点： 循序渐进： 内容组织科学，从基础概念逐步深入到高级主题，适合没有统计学或数据科学背景的读者。 理论与实践结合： 既有严谨的理论推导，也包含大量的实际操作指导和案例分析，强调动手能力培养。 强调理解： 注重对统计概念和模型背后原理的深入理解，而非仅仅罗列公式。 易于阅读： 语言通俗易懂，排版清晰，配有丰富的图示和表格，便于读者理解和学习。 注重思维方式： 引导读者建立科学的数据分析思维，学会如何批判性地看待数据和分析结果。 适合读者： 对统计推断和数据科学感兴趣的学生。 希望提升数据分析能力的初级数据分析师、研究助理。 需要理解和应用统计模型进行研究的各领域学者。 希望将数据驱动的方法融入决策的商业人士。 《统计推断与数据科学导论》将帮助您掌握解读数据、构建模型、做出明智决策的核心能力，为深入探索数据科学的广阔领域奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量给我留下了深刻的印象。纸张的质感非常上乘，阅读起来非常舒适，即使长时间翻阅也不会感到眼睛疲劳。装帧设计也显得十分专业和耐看，封面设计简洁大气，符合教材应有的稳重感。内页的字体选择恰到好处，字号大小适中，段落之间的间距和页边距都经过了精心考量，确保了视觉上的舒适度。尤其值得称赞的是，书中的图表和公式的呈现方式。它们不仅清晰易读，而且排版十分规范，色彩运用得当，有效地将复杂的统计概念可视化。对于需要经常查阅公式和案例图表的读者来说，这种高质量的物理呈现极大地提升了学习效率。我可以肯定地说，这本书在物理层面的制作水平，绝对达到了专业学术书籍的顶尖水准，让人在每一次翻开它时，都能感受到制作者的匠心独运。这种对细节的关注，无疑为内容的深度学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理高级主题时的深度，绝对超出了我对一本“入门”书籍的预期。我原以为它会止步于Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，但事实是，它勇敢地涉猎了frailty models（脆弱性模型）以及时间依赖性协变量的处理，这些都是在很多进阶课程中才会详细讲解的内容。作者并没有因为主题的难度而简化处理，而是通过精心设计的、层次分明的章节安排，让这些复杂模型也变得可以驾驭。特别是当涉及到非比例风险的检验和如何选择更合适的参数化方法时，书中提供的论述是如此的严谨和透彻，提供了多种选择和权衡利弊的分析框架。对于那些希望将自己的生存分析技能提升到研究级水平的读者来说，这本书提供的深度简直是无价之宝，它有效拉长了书籍的生命周期和使用价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的典范，它成功地将一个原本被认为非常晦涩的统计学分支，拆解成了易于理解的模块化知识单元。作者在讲解理论时，始终保持着一种“渐进式”的教学态度，从最基础的生存模型概念讲起，逐步过渡到复杂的协变量调整和模型选择。我特别欣赏作者处理“为什么”的方式，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。每引入一个新的概念，都会先用通俗易懂的语言解释其背后的统计学意义和实际应用价值，然后再展示对应的Stata命令和输出结果的解读。这种结构安排，使得读者在学习技术操作的同时，能够深刻理解其背后的统计哲学，避免了沦为纯粹的“代码搬运工”。对我而言，这种深度和广度的完美结合，是任何优秀教材都梦寐以求的特质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者无疑是一位经验丰富的教育家，这从他对读者常见学习难点的预判和规避上就能看得出来。我注意到书中多次穿插了“常见陷阱”或“注意事项”的提示框，这些往往是那些只看技术手册或纯理论书籍时容易忽略的关键点。例如，关于删失数据的恰当处理方式、如何为不平衡的随访时间进行校正，乃至如何为非参数检验选择合适的检验力，作者都用一种前辈指导后辈的语气给出了直击要害的忠告。这种“预见性”的指导，极大地减少了我在尝试自行操作时可能遇到的挫败感。它仿佛有一个无形的导师在旁边随时提醒你：“注意，这里很容易出错。”这种体贴入微的教学设计，使得学习过程更加顺畅和高效，充分体现了作者对目标读者群体的深刻理解与关怀。

评分☆☆☆☆☆

从实用操作的角度来看，这本书的案例丰富度和贴合现实的程度令人惊叹。它不仅仅是罗列了一堆标准的教科书案例，而是似乎真的深入到了多个不同研究领域——从医学研究到工程可靠性分析——去选取那些具有挑战性和代表性的数据集。对于每一个核心分析步骤，作者都详细展示了如何在Stata环境中构建数据、处理缺失值、设定时间变量，以及最终解读回归系数的实际含义。更妙的是，书中对于Stata输出结果的解读部分，丝毫不敷衍。它会细致地指出哪些统计量是关键的，如何判断模型的适应性，以及在实际报告中应该如何准确地描述发现。这种注重“落地”的编写风格，让初学者能够迅速建立起从数据到结论的完整工作流，极大地增强了读者的实践信心。

评分☆☆☆☆☆

学术用书，获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

学术用书，获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

学术用书，获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

学术用书，获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

学术用书，获益匪浅。