Statistical Methods in Environmental Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Thomas, Duncan C.

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 141.25

装帧:

isbn号码:9780199232895

丛书系列:

图书标签:

Epidemiology
Environmental Health
Statistics
Public Health
Environmental Epidemiology
Statistical Modeling
Data Analysis
Risk Assessment
Biostatistics
Exposure Assessment

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具体描述

Environmental epidemiology is the study of the environmental causes of disease in populations and how these risks vary in relation to intensity and duration of exposure and other factors like genetic susceptibility. As such, it is the basic science upon which governmental safety standards and compensation policies for environmental and occupational exposure are based. Profusely illustrated with examples from the epidemiologic literature on ionizing radiation and air pollution, this text provides a systematic treatment of the statistical challenges that arise in environmental health studies and the use epidemiologic data in formulating public policy, at a level suitable for graduate students and epidemiologic researchers. After a general overview of study design and statistical methods for epidemiology generally, the book goes on to address the problems that are unique to environmental health studies, special-purpose designs like two-phase case-control studies and countermatching, statistical methods for modeling exposure-time-response relationships, longitudinal and time-series studies, spatial and ecologic methods, exposure measurement error, interactions, and mechanistic models.It also discusses studies aimed at evaluating the public health benefits of interventions to improve the environment, the use of epidemiologic data to establish environmental safety standards and compensation policy, and concludes with emerging problems in reproductive epidemiology, natural and man-made disasters like global warming, and the global burden of environmentally caused disease. No other book provides such a broad perspective on the methodological challenges in this field at a level accessible to both epidemiologists and statisticians.

环境流行病学统计方法：洞悉风险，守护健康在日益复杂且充满环境挑战的现代社会，理解并量化环境因素对人类健康的影响，已成为公共卫生领域亟待解决的关键问题。从空气污染的颗粒物到饮用水中的化学物质，从气候变化带来的极端天气到新兴的化学污染物，各种环境暴露无处不在，并在潜移默化中影响着我们的健康。而精准识别这些环境风险，并采取有效的干预措施，则离不开严谨的统计学方法。《环境流行病学统计方法》一书，正是为应对这一挑战而生的重要学术著作，它系统地阐述了在环境流行病学研究中，如何运用统计学工具来探索环境暴露与健康结局之间的复杂关系，从而为公众健康政策的制定和环境保护措施的实施提供坚实的科学依据。本书的核心在于，它不仅介绍了统计学理论，更着重于其在环境流行病学具体情境下的应用。环境流行病学研究的独特之处在于，它常常需要处理具有高维度、空间异质性、时间序列相关性以及潜在混杂因素众多的复杂数据集。例如，研究空气污染与呼吸系统疾病之间的关联，可能需要整合长期的空气质量监测数据、人口健康记录、地理信息系统数据，并同时考虑吸烟史、职业暴露、社会经济地位等多种混杂因素。这就要求研究者具备深厚的统计学功底，能够选择和运用恰当的模型来捕捉这些复杂性。《环境流行病学统计方法》将带领读者深入理解多种关键的统计学技术。本书的开篇，通常会从基础的流行病学研究设计入手，例如队列研究、病例对照研究、横断面研究等，并讨论每种设计在环境流行病学研究中的优劣势。随后，便是统计模型构建的核心内容。书中会详细阐述如何运用逻辑回归、泊松回归、负二项回归等广义线性模型来分析二分类或计数型健康结局与环境暴露变量之间的关系。这些模型能够有效地处理非正态分布的数据，并能够对混杂因素进行调整，从而获得更为精确的暴露-效应估计。对于空间和时间维度上的复杂性，本书将提供更为高级的统计工具。例如，地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）将是讨论的重点之一，它能够捕捉区域差异性，理解环境暴露的影响在空间上是如何变化的。对于时间序列数据，书中会介绍自回归积分移动平均（ARIMA）模型、状态空间模型等，这些模型对于分析空气质量、气温等随时间变化的暴露因素与健康趋势之间的动态关系至关重要。同时，书中也会涉及时间序列分析中如何处理季节性、周期性和长期趋势，以及如何将外部变量（如环境暴露）纳入模型。本书的另一大特色在于，它会深入探讨空间流行病学和时空流行病学的方法。空间流行病学关注疾病的空间聚集性和地理差异，而时空流行病学则进一步将时间和空间维度结合起来，研究疾病在时空上的分布模式及其与环境因素的关联。书中会介绍空间自相关分析（如Moran's I）、空间统计模型（如条件自回归模型、非条件自回归模型）、时空扫描统计等方法，这些方法能够帮助研究者识别疾病的热点区域，并理解环境因素是如何在时间和空间上共同影响健康的。此外，书中还会涵盖处理复杂暴露数据的方法。例如，对于多重环境暴露，本书会介绍如何运用因子分析、主成分分析等降维技术来识别主要暴露模式，以及如何运用多变量回归模型来同时评估多种暴露因素的联合效应。对于测量误差问题，书中也会探讨相应的统计方法，如误差变量模型（errors-in-variables models），以减少测量误差对研究结果的偏倚。模型评估和选择也是本书不可或缺的一部分。书中会讲解如何使用似然比检验、赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等统计量来比较不同模型的拟合优度，并选择最优模型。同时，也会强调模型诊断的重要性，例如残差分析、离群点检测等，以确保模型的有效性和可靠性。值得一提的是，《环境流行病学统计方法》并非一本纯理论书籍。书中会充斥着大量的实例研究，这些案例来源于真实的环境流行病学研究，涵盖了空气污染与心血管疾病、饮用水污染与癌症、气候变化与传染病传播等多个领域。通过对这些案例的深入剖析，读者能够直观地理解各种统计方法的应用场景、模型构建过程以及结果的解读方式，从而将理论知识转化为实际的研究能力。本书还将涉及一些前沿的统计学方法，以适应不断发展的环境流行病学研究需求。例如，书中可能会探讨机器学习在环境流行病学中的应用，如利用随机森林、支持向量机等模型来识别复杂的非线性关系，或者进行疾病风险预测。此外，贝叶斯统计方法在环境流行病学中的应用也可能被提及，其在处理不确定性、整合先验信息等方面具有独特优势。总而言之，《环境流行病学统计方法》是一本全面、深入且极具实践指导意义的著作。它为环境流行病学研究者、公共卫生专业人员、统计学工作者以及任何对环境健康议题感兴趣的读者，提供了一套强大的统计学工具箱。通过掌握书中介绍的各种方法，读者将能够更深刻地理解环境因素对人类健康的潜在威胁，更精准地量化这些风险，并为制定更有效的公共卫生策略和环境保护措施贡献智慧和力量，最终目标是构建一个更健康、更可持续的未来。它将帮助读者从数据中提炼出有价值的洞见，洞察隐藏在数字背后的健康风险，从而更好地守护人类的共同家园。