Introduction to Statistics for Biomedical Engineers pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Morgan & Claypool

作者:Ropella, Kristina M.

出品人:

页数:93

译者:

出版时间:

价格:$ 45.20

装帧:Pap

isbn号码:9781598291964

丛书系列:

图书标签:

统计学
生物医学工程
生物统计学
概率论
数据分析
医学统计
统计推断
实验设计
信号处理
生物医学信号

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具体描述

There are many books written about statistics, some brief, some detailed, some humorous, some colorful, and some quite dry. Each of these texts is designed for a specific audience. Too often, texts about statistics have been rather theoretical and intimidating for those not practicing statistical analysis on a routine basis. Thus, many engineers and scientists, who need to use statistics much more frequently than calculus or differential equations, lack sufficient knowledge of the use of statistics. The audience that is addressed in this text is the university-level biomedical engineering student who needs a bare-bones coverage of the most basic statistical analysis frequently used in biomedical engineering practice. The text introduces students to the essential vocabulary and basic concepts of probability and statistics that are required to perform the numerical summary and statistical analysis used in the biomedical field. This text is considered a starting point for important issues to consider when designing experiments, summarizing data, assuming a probability model for the data, testing hypotheses, and drawing conclusions from sampled data. A student who has completed this text should have sufficient vocabulary to read more advanced texts on statistics and further their knowledge about additional numerical analyses that are used in the biomedical engineering field but are beyond the scope of this text. This book is designed to supplement an undergraduate-level course in applied statistics, specifically in biomedical engineering. Practicing engineers who have not had formal instruction in statistics may also use this text as a simple, brief introduction to statistics used inbiomedical engineering. The emphasis is on the application of statistics, the assumptions made in applying the statistical tests, the limitations of these elementary statistical methods, and the errors often committed in using statistical analysis.

好的，这里是一份关于《Introduction to Statistics for Biomedical Engineers》这本书的详细内容介绍，完全聚焦于该书不包含的内容。 --- 《Introduction to Statistics for Biomedical Engineers》——内容综述：本书未涵盖的主题范围本书旨在为生物医学工程领域的学生和专业人士提供统计学基础知识的应用性指导，重点聚焦于实验设计、数据分析、模型构建以及在生物医学数据（如临床试验、生物信号处理、医学成像等）中的统计推断。然而，为了保持其作为入门级教材的专注性与深度，本书在内容编排上刻意排除了许多更高级或特定领域的统计学主题，这些主题通常需要更深入的数学背景或更专业的应用知识。一、深度统计理论与高级数学基础的缺失本书的核心目标是实用性，而非数学证明的严谨性。因此，对于统计学理论的推导过程，特别是那些依赖于高等微积分、测度论或复杂概率论基础的章节，本书并未深入展开。 1. 测度论基础与极限理论：本书不会深入探讨概率分布的数学定义如何从测度论严格推导出来。关于大数定律或中心极限定理的严格证明，以及它们在数学统计学中的地位，均未在书中占据篇幅。读者不应期待找到关于随机过程的测度论框架的详尽讨论。 2. 非参数统计的深层理论：虽然本书会介绍一些非参数检验（如秩和检验），但对于这些检验背后的渐近性质、统计功效（Power）的精确计算，以及如何构建基于核密度估计的更复杂的非参数回归模型，本书并无涉及。关于经验过程理论或有效边界的讨论完全不在本书的范围之内。 3. 贝叶斯方法的数学框架：本书可能包含对贝叶斯推断的基本概念介绍（如先验、后验分布的直观理解）。但是，它不会涉及马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的数学细节，如Metropolis-Hastings算法或Gibbs采样的收敛性分析、诊断方法（如Gelman-Rubin统计量）的严格推导，或更复杂的层次化贝叶斯模型的构建与计算优化。二、高级计量经济学与时间序列模型的专业化内容本书的重点在于生物医学数据的横断面或简单纵向分析。它没有涵盖用于经济学或金融工程中的专业化时间序列分析技术。 1. 复杂时间序列模型的专业应用：书中可能介绍基本的自回归（AR）或移动平均（MA）模型的概念。但对于更复杂的结构，例如向量自回归（VAR）模型、协整（Cointegration）分析、GARCH族（如EGARCH, GJR-GARCH）波动率模型，以及状态空间模型（State-Space Models）在金融市场或复杂系统预测中的应用，均未被纳入讨论。 2. 面板数据分析的深度探究：虽然生物医学研究中常见面板数据（如重复测量），但本书仅会触及固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的选择。它不会深入探讨如何处理动态面板数据（如Arellano-Bond估计器）、异方差或序列相关性对高阶面板模型的影响，也不会讨论处理大型面板数据集的计算效率问题。三、机器学习与深度学习（作为统计推断的替代品）尽管现代数据科学领域大量使用机器学习，但本书严格恪守传统统计推断的范畴。 1. 神经网络与深度学习的算法细节：本书不会介绍人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的内部结构、反向传播算法（Backpropagation）的详细步骤、激活函数的选择，或优化器（如Adam、RMSProp）的工作原理。这些主题属于计算机科学和人工智能的范畴。 2. 现代统计学习的高级模型：书中不会涉及如梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）、随机森林（Random Forests）在生物医学背景下的完整构建和调参过程，更不会讨论它们的统计效率和解释性（相对于传统回归模型）。支持向量机（SVM）的核函数优化或其对大规模数据的扩展性问题也超出了本书的范围。 3. 模型解释性与因果推断的尖端方法：尽管生物医学研究强烈关注因果关系，本书仅停留在随机对照试验（RCT）和基本的协变量调整。它不会深入探讨现代因果推断（Causal Inference）的前沿技术，例如双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的进阶应用、或结构方程模型（SEM）在复杂关系网络中的应用。四、专业化生物医学统计的应用领域本书的统计学介绍是通用的，旨在提供工具箱。因此，许多高度专业化的生物统计分支被刻意排除在外。 1. 生存分析的高级主题：书中可能介绍Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型的基础。但对于依赖于复杂结构的模型，如分层Cox模型、加速失效时间（AFT）模型、竞争风险（Competing Risks）分析的深入建模、或处理高维生存数据的方法，均未包含在内。 2. 生物信息学与基因组学统计：涉及大规模多重检验校正（如FDR、Bonferroni的严格应用）、基因表达数据（RNA-seq, Microarray）的标准化和批次效应（Batch Effect）移除、主成分分析（PCA）在降维中的高级应用，或群体遗传学中的统计模型，都超出了本书的覆盖范围。 3. 医学成像中的统计建模：虽然生物医学工程师会处理图像数据，但本书不会涉及基于体素（Voxel-wise）的统计参数图（SPM）的构建、高斯随机场（GRF）理论在fMRI分析中的应用，或使用小波变换（Wavelet Transforms）进行信号去噪的统计基础。结论《Introduction to Statistics for Biomedical Engineers》聚焦于为生物医学工程师打下坚实的统计学基础，侧重于可解释性和临床/实验设计的直接应用。读者应认识到，本书是一块垫脚石，而非终极参考书。它不会取代专业统计学家或高级数据科学家的深度教材，尤其是在涉及高阶计算、复杂数学证明、前沿机器学习算法或高度专业化生物医学数据分析技术方面。本书明确地将这些前沿且需要特定领域知识的主题排除在外。