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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Anthony N., M.D., Ph.D. Glaser

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-02-15

价格:USD 24.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780781722421

丛书系列:

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《精准医学统计学：洞悉数据，驱动创新》 简介： 在精准医学的浪潮下，海量生物医学数据的有效分析与解读成为推动研究进展、优化临床决策的关键。 《精准医学统计学：洞悉数据，驱动创新》是一本旨在为生物医学研究者、临床医生、生物信息学家以及对精准医学统计方法感兴趣的读者提供全面而深入指导的著作。本书并非对现有统计学理论的简单罗列，而是聚焦于如何在精准医学的独特语境下，应用和发展先进的统计学工具和方法。 本书将从最基础的统计学概念出发，循序渐进地引导读者理解生物医学研究中常见的数据类型、抽样方法及其对统计推断的影响。我们深知，数据质量是统计分析的基石，因此，本书在开篇便强调了数据收集、预处理和质量控制的重要性，并提供了在生物医学实验设计中应考虑的统计学原则，例如效能分析、样本量计算以及如何选择最合适的实验设计以减少偏差。 随着精准医学的深入发展，基因组学、蛋白质组学、代谢组学等高通量数据的应用日益广泛。本书将花费大量篇幅介绍适用于处理这些复杂、高维度数据的统计技术。您将学习到如何应用降维技术（如主成分分析、因子分析）来识别潜在的生物标记物，如何利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络）进行疾病分类、预后预测和药物反应预测。此外，我们还将深入探讨贝叶斯统计方法在处理不确定性、整合先验知识方面的优势，以及其在临床试验设计和生物标记物验证中的应用。 在精准医学的实践中，个体化治疗是核心目标。本书将详细阐述如何利用统计模型来识别能够预测个体对特定治疗反应的亚群。这包括了对因果推断的深入探讨，例如如何通过倾向性评分匹配、逆概率加权等方法来估计治疗效应，尤其是在观察性研究中。您还将学习到如何构建和应用多层次模型（multilevel models）或混合效应模型（mixed-effects models）来分析具有层次结构的数据，例如不同患者的重复测量数据或来自不同临床中心的患者数据。 除了个体化治疗，本书还将目光投向了疾病风险预测和预防。我们将介绍如何利用统计模型（如逻辑回归、Cox比例风险模型、生存分析）来评估疾病发生的风险因素，并构建预测模型以识别高风险人群。特别地，本书将强调如何处理时间和事件数据，进行删失数据处理，以及如何解释生存分析的结果，这对于癌症研究、传染病流行病学等领域至关重要。 本书的另一大亮点在于其对生物统计学最新进展的关注。例如，您将了解到如何利用图模型（graphical models）来探索基因调控网络或信号通路中的复杂相互作用，如何运用网络分析（network analysis）来研究疾病相关的蛋白质相互作用网络，以及如何进行全基因组关联研究（GWAS）的数据分析，识别与疾病易感性相关的遗传变异。同时，我们也会探讨在临床试验中如何处理多重检验问题，以及如何应用最新的贝叶斯动态更新方法来优化试验进程。 《精准医学统计学：洞悉数据，驱动创新》不仅是理论知识的传授，更注重实践能力的培养。书中包含了大量来自真实生物医学研究的案例分析，涵盖了从基因组学到临床试验设计的各个方面。这些案例将帮助读者将所学理论知识融会贯通，并学会如何根据具体的研究问题选择和应用最合适的统计方法。此外，本书将鼓励读者使用主流的统计软件（如R, Python, SAS, SPSS）来实践这些方法，并通过附带的教程和代码示例，使读者能够独立完成数据分析任务。 我们相信，掌握精准的统计学方法，是解锁生物医学数据的巨大潜力的关键。本书旨在为您提供一套强大的数据分析工具箱，帮助您在精准医学的时代，更科学、更有效地进行研究，最终将数据洞察转化为改善人类健康的实际行动。无论您是刚刚踏入生物医学统计学领域的新手，还是经验丰富的研究者，本书都将为您提供宝贵的支持和启发。

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从一个需要持续更新知识的专业人士的角度来看，这本书的另一个突出优点是它对现代统计学发展趋势的捕捉。在很多关于统计方法的讨论中，都能看到对最新研究方法论的引用和讨论，这使得这本书的生命力远超一般的经典教材。例如，它并没有回避现代生物统计领域中越来越流行的非参数方法和贝叶斯统计的入门概念，而是用一种非常务实的方式将其引入，解释了在传统参数模型失效或不适用时，如何策略性地运用这些替代工具。这种前瞻性意味着这本书并非是静止的知识库，而是一个与时俱进的参考指南。而且，书中对数据可视化在统计报告中的作用的论述也十分到位，它强调了有效的图表胜过千言万语，并提供了如何选择最能清晰传达统计结论的图形类型的实用建议。总而言之，它成功地在经典统计学原理的坚实基础上，构建了一个面向未来研究挑战的知识平台，对于任何希望保持统计技能与行业前沿同步的专业人士来说，都是一本不可多得的珍藏之作。

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阅读体验上，这本书给我带来了一种沉浸式的学习感受，这在技术类书籍中是比较少见的。排版布局的疏密得当是关键因素之一。图表和文字的穿插非常自然，不会让阅读的流畅性被打断。例如，当引入一个新的统计概念时，往往会紧跟着一个精心绘制的流程图或者概念图，这些视觉辅助工具有效地巩固了文字信息的吸收。我特别欣赏作者在处理复杂推导过程时所采用的策略：他们没有将所有推导步骤一股脑地塞进正文，而是将一些背景知识或冗长的数学证明巧妙地放置在章节末尾的“拓展阅读”或“方法学备注”中。这种设计极大地提升了阅读的效率，使得主干内容的学习可以专注于理解概念和应用，而对那些追求深度数学背景的读者，又不失严谨性。此外，书中的许多关键定义和定理都被特别强调或用不同字体突出显示，这对于后期快速回顾和查阅极其方便。这种对读者阅读体验的细致考量，体现了作者对知识传授的深刻理解和高度责任感。

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这本书的装帧设计确实挺吸引人的，封面配色大胆又不失专业感，那种深邃的蓝色背景配上亮眼的标题字体，拿在手里挺有分量的，给人一种内容扎实的感觉。内页纸张的选择也挺考究，不是那种廉价的、反光的纸，阅读起来眼睛不容易疲劳，即便是长时间盯着那些复杂的公式和图表，感受也相对舒适。而且，从目录上看，它涵盖的知识点非常全面，从最基础的统计学原理到更高级的实验设计和数据分析方法，脉络梳理得非常清晰，不像有些教材那样东拉西扯，让人抓不住重点。我尤其欣赏它在章节安排上的逻辑性，似乎是按照一个学习者从入门到精通的认知曲线来设计的，每深入一个层次，都会用前面学到的知识作为铺垫，这种循序渐进的方式对于自学或者需要快速掌握核心技能的人来说，简直是福音。翻阅初步的章节，发现作者在概念的引入上非常注重直觉的培养，而不是直接抛出硬邦邦的定义，而是通过一些生活化的例子或者简化的场景来解释统计学背后的思想，这极大地降低了初学者的畏惧感。总而言之，光是从外观和初步的结构来看，这本书展现出了一种严谨、系统且对读者体验友好的态度，让人非常期待深入阅读其中的具体内容。

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这本书在知识的广度与深度之间找到了一个近乎完美的平衡点。它没有像一些入门读物那样，为了追求简单化而牺牲了统计学的严谨性，也没有像一些高级教材那样，陷入纯粹的数学理论的泥潭而脱离实际应用。我认为它最核心的价值在于对“统计思维”的塑造。例如，书中对“模型假设的检验”这一环节的强调程度超出了我的预期，作者反复提醒读者，一个漂亮的拟合度并不等同于一个有效的模型，后续的残差分析和模型诊断才是决定研究结果可靠性的关键。这种对细节的执着，对于那些希望发表高质量研究成果的人来说是至关重要的。我尝试着将书中的某些分析步骤应用于我手头的一个小型数据集，结果发现仅仅是根据书中推荐的几项诊断指标，就发现了我之前忽略的一个潜在偏差。这说明这本书的内容具有极强的可操作性和即时反馈性，它不仅仅是知识的陈列，更像是直接的实践指导手册，能够即刻提升读者的实操水平。

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我最近一直在寻找一本能真正将理论与实际应用无缝衔接的统计学参考书，而这本让我眼前一亮。它的讲解方式跳脱出了传统教科书那种枯燥乏味的叙述模式，更像是请了一位经验丰富、知识渊博的导师在耳边细细道来。特别是关于假设检验那几章的阐述，作者没有仅仅停留在P值和显著性水平的定义上，而是深入探讨了“为什么”我们要这样做，以及在不同研究背景下，选择特定检验方法的内在逻辑和潜在的陷阱。书中穿插的案例分析质量极高，它们并非是凭空捏造的理想化数据，而是取材自真实的科研场景，读起来非常有代入感。更妙的是，作者在讲解统计模型构建时，似乎非常擅长“化繁为简”，用精炼的语言勾勒出复杂模型的骨架，然后才逐步添加细节，这使得原本晦涩的回归分析和方差分析变得通俗易懂。对于那些在实际数据处理中遇到瓶颈的研究人员来说，这本书提供的不仅仅是公式，而是一种解决问题的思维框架和方法论，这一点远比死记硬背公式重要得多。它更像是一本工具书与思想导师的完美结合体，指导我们如何像一个真正的统计学家那样去思考和建模。

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