Tutorials in Mathematical Biosciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Borisyuk, Alla (EDT)/ Ermentrout, Bard/ Friedman, Avner/ Terman, David

出品人:

页数:170

译者:

出版时间:

价格:64.95

装帧:Pap

isbn号码:9783540238584

丛书系列:

图书标签:

• 数学生物学
• 生物数学
• 数学建模
• 微分方程
• 动力系统
• 生物力学
• 计算生物学
• 生物统计学
• 偏微分方程
• 数值分析

好的，这是一本名为《高级生物统计学模型：从理论到实践》的图书的详细简介。 --- 图书简介：《高级生物统计学模型：从理论到实践》 概述 《高级生物统计学模型：从理论到实践》是一本面向研究生、博士后研究人员以及在生物医学和公共卫生领域工作的专业人士的深度参考书。本书旨在弥合生物统计学理论知识与复杂生物学数据分析实践之间的鸿沟。它不仅系统地介绍了尖端统计模型的数学基础，更侧重于这些模型在解决真实世界生物学问题中的应用、实施方法及结果的严谨解释。 本书的核心理念是，有效的生物统计学分析需要对模型背后的假设、优势、局限性以及计算实现有深刻的理解。因此，内容组织兼顾了理论的严谨性和实践的可操作性。 目标读者 生物医学、公共卫生、生物信息学及相关领域的博士研究生和博士后研究人员。 在制药、生物技术公司和学术研究机构中从事数据分析的统计学家和生物统计学家。 希望拓展其方法学工具箱，以应对日益复杂的生物数据集的科研人员。 内容深度与结构 本书分为五个主要部分，共十五章，每一部分都构建在前一部分的知识基础上，确保读者能够逐步掌握从基础到前沿的分析技术。 第一部分：方法学基础与广义线性模型深化 (Chapters 1-3) 本部分回顾并深化了广义线性模型（GLM）的框架，这是许多复杂模型的基础。 第 1 章：概率分布的统一视图与指数族 详细探讨了泊松、负二项、Gamma、正态分布在指数族下的统一数学结构。重点分析了如何根据数据特性（如过度分散或零膨胀）选择合适的分布族，并深入讨论了对数似然函数及其导数的计算。 第 2 章：混合效应模型：固定效应与随机效应的精细划分 超越标准的线性混合模型（LMM），本章深入探讨了广义线性混合模型（GLMMs）的结构，特别是处理非正态响应变量（如计数或二元数据）的随机截距和随机斜率模型。重点讨论了最大似然估计（MLE）和限制最大似然估计（REML）在GLMMs中的适用性和计算挑战。 第 3 章：稳健性与非参数方法入门 介绍了在模型假设（特别是正态性或方差齐性）被违反时，如何使用稳健回归技术（如M-估计、LTS）来减少异常值的影响。同时，对非参数检验（如秩和检验）的局限性及其在数据探索中的作用进行了概述。 第二部分：时间事件分析与生存模型 (Chapters 4-6) 此部分专注于处理具有时间依赖性的数据结构，这是临床试验和流行病学研究中的核心挑战。 第 4 章：经典生存分析：Cox比例风险模型及其扩展 详尽阐述了Cox半参数模型的建立、解释（风险比）和模型诊断。本章特别关注了如何纳入时变协变量（Time-Dependent Covariates）和处理截尾（Censoring）数据的机制，并讨论了对比例风险假设的检验与应对策略。 第 5 章：参数化生存模型：加速失效时间（AFT）模型 与Cox模型形成对比，本章探讨了参数化生存模型，如Weibull、Log-logistic模型。重点在于理解参数估计如何直接导出对生存时间的预测，以及AFT模型在解释特定干预措施效果时的优势。 第 6 章：竞争风险分析与多状态模型 处理生物事件并非单一而是存在多个相互排斥的终点（如死亡或疾病复发）的复杂场景。详细介绍了累计发生函数（CIF）和 Fine-Gray 模型，并讨论了如何正确地在多事件数据中进行模型选择和结果报告。 第三部分：高维数据与稀疏建模 (Chapters 7-9) 随着高通量组学数据的爆发，处理维度远超样本量（$p gg n$）的数据集成为常态。 第 7 章：正则化回归：Lasso、Ridge与Elastic Net 深入剖析了$L_1$（Lasso）和$L_2$（Ridge）惩罚项对模型系数估计的影响，及其在特征选择和系数收缩中的作用。详细对比了Elastic Net在处理高相关性预测因子时的表现。 第 8 章：贝叶斯方法在变量选择中的应用 引入贝叶斯框架下的变量选择技术，特别是基于Stochastic Search Variable Selection (SSVS) 的方法。对比了其与频率学派正则化方法的计算效率和解释差异。 第 9 章：降维技术：PCA、PLS与因子分析在生物学中的应用 侧重于将高维数据投影到低维空间，同时保留最大信息量。详细讨论了主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLS）在处理多重共线性问题上的优势，并探讨了在生物学场景中解释降维结果的挑战。 第四部分：空间、时间序列与纵向数据分析 (Chapters 10-12) 本部分聚焦于处理具有内在依赖结构的复杂数据结构，这些结构在生态学、神经科学和重复测量研究中普遍存在。 第 10 章：纵向数据建模：线性与非线性增长曲线模型 系统性地介绍了处理重复测量数据的两种主要框架：广义线性模型（GLMMs）和增长曲线模型。重点讨论了如何使用非线性混合模型来拟合具有特定生物学意义的速率和拐点。 第 11 章：空间统计与地质统计学基础 介绍如何建模地理空间上的相关性。详细讨论了克里金法（Kriging）的理论，并解释了如何将空间自相关纳入广义回归模型中，以避免标准误差的低估。 第 12 章：随机过程与时间序列分析在生物系统中的应用 探讨了如何使用自回归积分移动平均（ARIMA）模型和GARCH模型来分析具有时间依赖性的生物过程数据，例如内分泌系统的波动或疾病的传播速率。 第五部分：因果推断与新兴领域 (Chapters 13-15) 最后一部分将统计学方法提升到因果推断的高度，并展望了当前统计生物学的前沿。 第 13 章：潜在结果框架与倾向性评分 本书的因果推断核心章节。详细介绍了Rubin因果模型，并重点讲解了如何使用倾向性评分（Propensity Scores）匹配、分层和逆概率权重（IPW）来调整混杂因素，以估计治疗的平均因果效应（ATE）。 第 14 章：工具变量（IV）与回归不连续性设计（RDD） 在无法进行随机对照试验（RCT）的场景下，介绍了处理未观测混杂（Unobserved Confounding）的准实验设计方法。深入分析了工具变量方法的识别条件及其在观察性研究中的应用限制。 第 15 章：机器学习与统计学习的融合 探讨了预测模型（如随机森林、梯度提升机）如何与可解释的统计模型相结合。重点不在于单纯的预测准确性，而在于如何利用这些模型进行特征重要性排序和交互作用的发现，以支持生物学解释。 教学特色与实用性 1. R/Python 代码示例： 每章的理论介绍后都附有详细的、经过验证的软件实现代码（主要使用R的`lme4`, `survival`, `glmnet`包和Python的`statsmodels`, `scikit-learn`），确保读者能够立即将模型应用于自身数据。 2. 真实案例研究： 每个模型都配有一个或多个来自不同生物学子领域的真实研究案例（如基因表达数据、队列研究、临床试验数据），展示了模型选择、假设检验和报告的完整流程。 3. 模型诊断深度： 强调模型诊断的重要性，提供了超越标准残差图的先进诊断工具，例如对混合模型中随机效应的诊断和对生存模型中比例风险假设的深入评估。 4. 概念性插图： 包含大量定制的图示，用于解释高维几何、混合效应的随机轨迹空间以及因果推断的结构，帮助读者建立直观理解。 《高级生物统计学模型：从理论到实践》是统计方法学和生物医学研究交叉领域的一部重要工具书，它不仅传授“如何运行分析”，更教会读者“何时、为何以及如何批判性地解释分析结果”。

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