具体描述
Analytic procedures suitable for the study of human disease are scattered throughout the statistical and epidemiologic literature. Explanations of their properties are frequently presented in mathematical and theoretical language. This well-established text gives readers a clear understanding of the statistical methods that are widely used in epidemiologic research without depending on advanced mathematical or statistical theory. By applying these methods to actual data, Selvin reveals the strengths and weaknesses of each analytic approach. He combines techniques from the fields of statistics, biostatistics, demography and epidemiology to present a comprehensive overview that does not require computational details of the statistical techniques described. For the Third Edition, Selvin took out some old material (e.g. the section on rarely used cross-over designs) and added new material (e.g. sections on frequently used contingency table analysis). Throughout the text he enriched existing discussions with new elements, including the analysis of multi-level categorical data and simple, intuitive arguments that exponential survival times cause the hazard function to be constant. He added a dozen new applied examples to illustrate such topics as the pitfalls of proportional mortality data, the analysis of matched pair categorical data, and the age-adjustment of mortality rates based on statistical models. The most important new feature is a chapter on Poisson regression analysis. This essential statistical tool permits the multivariable analysis of rates, probabilities and counts.
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《The Art of Statistical Thinking in Epidemiology》这本书，与其说是一本统计学教科书，不如说是一本关于如何“像流行病学家一样思考”的哲学指南，只不过它的载体是统计学。作者极其擅长将抽象的统计概念与生动的流行病学情境相结合，使得阅读过程既充满智识上的挑战，又不乏启发性的乐趣。书中的案例分析部分尤其精彩，它不仅仅罗列数据和公式，而是深入挖掘每个案例背后的研究问题、研究设计以及由此产生的统计挑战。我特别欣赏书中关于“因果性”和“相关性”的辨析，作者通过一系列巧妙的设计，引导读者去审视数据背后的真实意义，以及如何避免将相关性误读为因果性，这对于培养批判性思维至关重要。书中对偏倚（bias）的讨论也达到了新的高度，不再局限于简单的信息偏倚或选择偏倚，而是深入探讨了不同类型偏倚的产生机制、量化方法以及校正策略。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了某种统计方法，更重要的是，我的统计分析思路变得更加严谨、更加深入，也更能从流行病学研究的本质出发去审视数据。
评分《Epidemiology Data Mining and Predictive Analytics》这本书，为我打开了流行病学数据分析的全新维度。它不仅仅局限于传统的统计模型，而是将目光投向了更广阔的数据挖掘和预测分析领域。书中对机器学习算法在流行病学中的应用进行了详尽的介绍，包括但不限于决策树、支持向量机、神经网络等。我曾被书中关于如何利用这些算法来识别疾病风险因素、预测疾病爆发趋势以及评估公共卫生干预措施效果的案例所吸引。作者在讲解这些算法时，非常注重算法的原理、优缺点以及在流行病学数据上的实际应用，而不是简单地提供代码。书中还特别强调了数据预处理、特征工程以及模型评估的重要性，这些都是确保分析结果可靠的关键步骤。我印象深刻的是，书中关于“解释性AI”的讨论，这对于流行病学研究来说尤为重要，因为我们不仅需要预测，还需要理解预测背后的机制。这本书的出现，无疑为流行病学研究提供了更多强大的工具和方法，使得我们能够从海量数据中提取更深层次的洞察，并为公共卫生决策提供更精准的支持。
评分这本《Epidemiologic Data Analysis: A Practical Approach》是一本非常扎实的入门教材，尤其是对于那些刚刚接触流行病学统计分析领域的初学者来说，它提供了清晰的概念解释和一步步的操作指导。我特别欣赏的是书中对基础统计原理的强调，它并没有直接跳到复杂的模型，而是循序渐进地讲解了描述性统计、推断性统计以及一些核心的流行病学研究设计（如队列研究、病例对照研究）下的数据分析方法。例如，书中对于相对危险度（RR）、比值比（OR）的计算和解释，以及置信区间的理解，都做了非常详尽的说明，并配有贴合实际的案例，这使得理解这些抽象概念变得相对容易。此外，作者在讲解时，充分考虑到了读者的数学背景可能不一，因此避免了过于艰深的数学推导，转而侧重于统计方法的应用和结果的解读。书中的图表和插图也设计得相当直观，有助于可视化复杂的统计关系。我个人在学习过程中，常常会回顾书中关于假设检验、p值意义以及多重比较等章节，因为这些基础知识对于准确理解研究结果至关重要。这本书的实用性体现在它不仅仅是理论的堆砌，而是真正关注如何在实际流行病学研究中应用这些统计工具来回答科学问题。
评分翻开《Advanced Epidemiologic Modeling》，我立刻被其深度和广度所震撼。这本书显然不是为初学者准备的，它更像是为那些已经掌握了基础流行病学统计分析，并希望进一步提升建模能力的专业人士量身定制的。书中涵盖了一系列高级统计技术，包括生存分析的各种模型（Cox比例风险模型、加速失效时间模型等）及其在疾病结局预测和风险因素识别中的应用，以及时间序列分析在监测传染病传播趋势中的作用。我印象最深刻的是关于贝叶斯统计在流行病学建模中的应用，这部分内容虽然相对复杂，但作者通过精心设计的案例，展示了如何利用贝叶斯方法来整合先验知识，处理数据不确定性，并进行更灵活的模型推断。书中对模型诊断和模型选择的讨论也非常深入，强调了如何评估模型的拟合优度、解释模型参数的可信度，以及如何选择最适合研究问题的模型。对于那些热衷于探索复杂疾病模式、进行精准公共卫生干预的研究者来说，这本书无疑是一本宝贵的参考。它提供了一种看待流行病学数据分析的更高级视角，鼓励读者挑战传统方法，拥抱更前沿的建模技术。
评分《Statistical Inference in Public Health》这本书给我留下了深刻的印象，它不仅仅是一本介绍统计方法的书籍，更像是一场关于公共卫生领域数据驱动决策的思维导引。书的篇幅虽然不算特别厚重，但其内容却非常精炼，聚焦于那些在公共卫生实践中最常用、最核心的统计推断技术。我尤其喜欢作者在讲解回归分析时，没有止步于模型本身，而是深入探讨了不同类型回归（线性回归、逻辑回归、泊松回归等）的适用场景、模型假设以及结果的临床或公共卫生意义。对于可能遇到的共线性、异方差等问题，书中也提供了实际的诊断和处理建议，这对于避免分析中的常见陷阱非常有帮助。此外，书中的章节结构安排也非常合理，循序渐进地引导读者从简单的统计推断过渡到更复杂的模型构建和解释。我曾反复阅读书中关于因果推断的讨论，尽管篇幅不多，但作者通过清晰的逻辑梳理，让我对混杂因素、中介效应等概念有了更深刻的理解，这对于设计和解读公共卫生研究至关重要。这本书的语言风格严谨而不失通俗，使得即使是统计学背景相对薄弱的研究人员，也能从中获益良多。
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