Unified Methods for Censored Longitudinal Data and Causality pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Laan, M. J. Van Der/ Robins, James M./ Van Der Laan, M. J.

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2003-1

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387955568

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Longitudinal Data
• Censored Data
• Causality
• Statistical Modeling
• Mixed Effects Models
• Survival Analysis
• Missing Data
• Panel Data
• Biostatistics
• Methodology

探索数据驱动决策与前沿统计理论：一本聚焦于现代方法论的综合指南 本书旨在为统计学家、数据科学家、生物统计学家以及对高级定量分析感兴趣的研究人员提供一个全面的框架，深入探讨非参数贝叶斯方法、高维数据分析中的正则化技术，以及复杂因果推断模型的理论基础与实际应用。本书的重点在于构建和验证那些能够有效处理真实世界数据挑战，特别是当数据结构复杂、维度高、或存在潜在混杂因素时，所需的高级统计工具。 第一部分：现代统计计算与贝叶斯建模的深度融合 本部分聚焦于突破传统参数模型限制的前沿计算统计学方法，特别是变分推断（Variational Inference, VI）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的效率优化。我们将详尽阐述如何利用这些技术处理大规模、高维数据集中的复杂概率模型。 第1章：大规模数据下的贝叶斯方法论革新 本章首先回顾经典贝叶斯推断的局限性，并引入随机梯度MCMC（SG-MCMC）算法，如Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD) 及其变体。重点讨论在内存受限或数据流式传输场景下，如何通过近似推断加速收敛并维持统计有效性。随后，深入剖析变分自编码器（VAE）作为一种强大的深度生成模型在非线性降维和密度估计中的应用，特别是在处理高维离散或混合数据类型时的优势。内容将涵盖ELBO（证据下界）的理论推导、近似后验的结构选择，以及如何通过KL散度最小化来量化模型拟合的质量。 第2章：高维模型选择与正则化原理 本章的核心在于解决“维度灾难”问题。我们将详细介绍Lasso、Ridge回归以及弹性网络（Elastic Net）的统计学基础，并从信息论和统计学习的角度解释其稀疏性和收缩效应。理论推导将聚焦于Oracle性质的证明、最优正则化参数的选择（如交叉验证与信息准则），以及在高维线性模型的背景下，如何保证估计量的一致性和渐近正态性。此外，本章还将扩展至非线性模型中的正则化，例如使用核方法和谱分析结合的正则化框架，以及针对时间序列和空间数据的结构化正则化方法。 第二部分：因果推断的结构化建模与可识别性 本书的第二部分转向因果推断领域，关注如何从观察性数据中稳健地估计处理效应，特别是当传统的可忽略性假设（Ignorability Assumption）难以满足时。重点在于引入先进的结构化模型和工具变量方法。 第3章：工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的泛化与鲁棒性 本章详细考察了传统两阶段最小二乘法（2SLS）在存在异质性或非线性效应时的局限性。我们将引入广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）框架，用以构建更灵活的IV估计量。讨论的重点包括：如何处理多个工具变量、如何诊断弱工具变量（Weak Instruments）问题，以及采用基于分位数或中位数的稳健IV估计量来对抗异常值和非正态误差的干扰。此外，本章会分析在存在未测量混杂因素时，如何通过更复杂的结构模型（如双重工具变量法）来识别潜在的因果效应。 第4章：潜在结果框架下的选择性处理效应估计 本部分深入探讨了异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects, HTE）的估计挑战。我们将区分平均处理效应（ATE）、局部平均处理效应（LATE）和个体处理效应（ITE）。核心内容包括： 1. 双重稳健估计量（Doubly Robust Estimators）：详细介绍如何结合倾向得分模型和结果模型进行估计，并证明其在任一模型正确设定下的稳健性。讨论如何使用目标学习（Targeted Learning）框架，如TMLE（Targeted Maximum Likelihood Estimation），来精确估计特定的效应参数。 2. Causal Forests与结构化树模型：阐述如何利用随机森林的扩展形式（如Causal Random Forests）来捕捉高维协变量空间中HTE的非线性交互作用。重点分析这些方法的渐近性质和如何在实践中解释其输出（例如，通过条件平均处理效应图）。 第5章：时间依赖性干预与动态处理序列 本章处理的是在随时间变化的干预方案中进行因果推断的问题，这在临床试验和政策评估中尤为常见。我们将引入G-公式（G-Computation Formula）和校准序列（Sequential Monte Carlo methods）。 核心概念包括：边缘可识别性（Marginal Identifiability）和顺从性假设（Consistency Assumption）在动态设置下的精确含义。我们将详细推导如何利用G-估计量来估计在预设的动态治疗方案下病患的长期生存率或结果，并讨论如何处理依从性问题（如利用动态工具变量）。本章还提供了用于处理高维时间序列数据的隐状态模型（State-Space Models）与因果推断的结合策略。 第三部分：数据完整性与不确定性量化 本书最后一部分关注在面对缺失数据和模型不确定性时，如何提供可靠的统计推断。 第6章：多重插补（Multiple Imputation）的先进技术与混合模型应用 本章超越传统的线性回归插补，聚焦于处理复杂结构数据中的缺失（如纵向或多层次数据）。我们将系统地介绍基于MICE（Multivariate Chained Equations）的贝叶斯和频率派方法。特别强调如何处理非随机缺失（MNAR）情景。内容包括利用模式混合模型（Pattern Mixture Models）和选择模型（Selection Models）来评估MNAR对估计结果的敏感性。此外，本章将详述如何将多重插补结果有效地聚合到非标准估计量（如非线性回归系数或生存分析结果）的推断中。 第7章：模型不确定性量化与后验预测分布 在高级统计推断中，仅仅报告点估计是不够的。本章致力于量化所有来源的不确定性。除了标准的置信区间和可信区间，我们将详细阐述贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA）的理论和计算实现，用于在存在模型不确定性时进行预测和推断。同时，本书将引入后验预测检验（Posterior Predictive Checks, PPCs）作为模型拟合优度的非参数化评估工具，确保模型不仅在参数估计上准确，而且在生成观测数据的分布方面也是合理的。 全书的案例研究将主要取材于遗传流行病学、环境健康科学以及复杂的临床试验设计，以展示这些前沿方法论在解决实际科学难题中的强大效能。每章结尾均附有高级练习，旨在巩固读者对理论的理解并鼓励其实践应用。

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