A-Z of Quantitative PCR pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Intl Univ Line

作者:Bustin, Stephen A. (EDT)

出品人:

页数:882

译者:

出版时间:

价格:1047.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780963681782

丛书系列:

图书标签:

• Quantitative PCR
• qPCR
• Molecular Biology
• PCR
• Genetics
• Biotechnology
• Diagnostics
• Laboratory Techniques
• Life Sciences
• Research Methods

好的，以下是一本名为《The Art of Statistical Modeling: From Fundamentals to Advanced Applications》的图书简介，这本书的内容完全不涉及定量PCR（Quantitative PCR）领域。 --- 《The Art of Statistical Modeling: From Fundamentals to Advanced Applications》 领略数据驱动决策的精髓 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新、优化决策和揭示世界运作规律的核心资产。然而，原始数据本身并不能直接说话，它们需要被有效地转化、解读和建模。《The Art of Statistical Modeling: From Fundamentals to Advanced Applications》正是一本旨在为读者提供全面、深入且实用的统计建模知识体系的权威指南。 本书不仅仅是一本教科书，更是一本实践手册，它将统计学从抽象的数学理论提升到实用的“艺术”层面，教导读者如何根据具体问题背景，选择最恰当的模型，并以严谨且富有洞察力的方式进行分析。 核心内容聚焦：超越基础，直抵前沿 本书的结构经过精心设计，从统计学的基础概念入手，逐步引导读者迈入复杂的现代建模技术，涵盖了从经典回归分析到尖端机器学习算法的广阔领域。我们强调的是模型构建的哲学、选择的权衡以及结果解释的深度，而非特定实验技术的应用。 第一部分：稳固基石——统计思维与经典回归 本部分致力于夯实读者对统计推断的理解，这是所有高级建模工作的基础。 1. 统计思维的重塑： 我们探讨了概率论、描述性统计与推断性统计之间的桥梁。重点在于理解变异性、偏差与方差的权衡，以及如何科学地构建零假设与备择假设。内容详述了数据收集设计（如抽样方法、实验设计原则）如何影响后续模型的有效性。 2. 线性模型的基石（OLS）： 详细剖析了普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的理论基础、关键假设（如残差的正态性、同方差性、独立性）及其违背时的后果和诊断方法。我们深入探讨了多重共线性、异常值和模型设定的重要性，并介绍了变量选择的经典策略（如逐步回归、信息准则AIC/BIC）。 3. 广义线性模型（GLMs）： 当数据不再是正态分布时，如何应对？本章系统介绍了 GLMs 框架，包括泊松回归（适用于计数数据）、逻辑斯蒂回归（适用于二元或有序分类数据）以及伽马分布模型。重点在于理解链接函数（Link Functions）和指数族分布（Exponential Family Distribution）的选择原理。 第二部分：处理复杂性——非线性和时间序列挑战 现代数据往往是非线性和高维度的。本部分将焦点转向处理这些复杂结构的方法，完全脱离了生物实验中的分子检测范畴。 4. 非线性与混合效应模型： 我们转向处理分组数据结构或存在内在层次结构的场景。混合效应模型（Mixed-Effects Models）被详细阐述，用于分析重复测量数据或具有自然分层的系统（如跨地区、跨时间点的经济或社会数据）。我们详细区分了固定效应与随机效应的含义及其在模型设定中的作用。 5. 时间序列分析的艺术： 侧重于数据点之间存在时间依赖性的建模。内容涵盖了平稳性检验（如ADF检验）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。本书详细介绍了 ARIMA、SARIMA 模型及其季节性调整方法，以及如何利用 GARCH 模型捕捉金融或宏观经济数据中的波动性集群现象。 第三部分：现代方法论——从预测到因果推断 本部分深入探讨了当代数据科学领域中主流的高级建模技术，这些技术强调预测性能、大规模数据处理能力和更严谨的因果关系探究。 6. 机器学习在统计建模中的整合： 探讨了如何将统计学的严谨性与机器学习的预测能力相结合。内容包括： 正则化技术： Ridge、Lasso 和 Elastic Net 回归，如何利用惩罚项进行特征选择和防止过拟合。 树模型基础： 决策树的构建原理，以及如何通过集成学习（Bagging、Boosting，如XGBoost/LightGBM的基本概念）来提升模型的鲁棒性和精度。 模型验证： 交叉验证（K-Fold, LOOCV）在模型选择和性能评估中的关键作用。 7. 贝叶斯统计的复兴： 提供了贝叶斯方法的完整视角。从先验分布（Prior）的选择、似然函数（Likelihood）的构建，到马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实际操作，特别是 Metropolis-Hastings 算法。读者将学会如何利用 MCMC 模拟后验分布，以及如何进行模型比较（如贝叶斯因子）。 8. 因果推断与反事实分析： 这是本书中最具挑战性也最有价值的章节之一。我们探讨了如何从关联走向因果。内容包括潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）、倾向性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的应用、工具变量（Instrumental Variables, IV）的使用场景，以及如何通过因果图（Causal Graphs/DAGs）来识别混杂因素。这些方法论广泛应用于经济学、社会学和政策评估领域。 谁应阅读本书？ 《The Art of Statistical Modeling》 适合有一定统计学基础（了解基本概率和描述性统计）的研究人员、数据分析师、定量经济学家、金融风险建模师以及希望将统计建模提升到专业应用水平的工程师。 本书的优势在于其模型选择的批判性思维训练。它不教授如何操作某一个软件的特定菜单，而是教导读者：在面对一个包含异方差的面板数据结构时，应该首先考虑混合模型还是使用稳健标准误（Robust Standard Errors）？在预测高维稀疏数据时，Lasso 与树模型的优劣势分别在哪里？ 通过深入学习本书，读者将掌握构建、诊断和解释复杂统计模型的全面技能，从而能够自信地将数据转化为可靠的、可信赖的洞察。

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