Antedependence Models for Longitudinal Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied P pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall

作者:Dale L. Zimmerman

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2009-08-19

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420064261

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 统计专业
• Longitudinal Data
• Antedependence Models
• Statistical Modeling
• Applied Probability
• Time Series Analysis
• Mixed Effects Models
• Biostatistics
• Data Analysis
• Regression Analysis
• Causal Inference

混合效应模型在纵向数据分析中的应用：理论、方法与实践 作者：[此处可插入虚构作者姓名，例如：Dr. Eleanor Vance, Prof. David Chen] 出版社：[此处可插入虚构出版社名称，例如：Quantitative Press] 丛书：[此处可插入虚构丛书名称，例如：Advanced Statistical Modeling Series] --- 简介 本书深入探讨了现代统计学中处理纵向数据（Longitudinal Data）的核心工具——广义线性混合效应模型（Generalized Linear Mixed-Effects Models, GLMMs）及其相关扩展。纵向数据，即在不同时间点对同一受试者或单元格重复测量的数据集，广泛存在于生物医学研究、心理学、生态学、经济学以及质量控制等领域。这类数据的关键特征在于测量值之间存在固有的相关性和异质性，传统的独立性假设下的统计方法往往无法准确捕捉这种结构，可能导致估计偏差和错误的推断。 本书旨在为研究人员、高级研究生以及专业统计学家提供一个全面、严谨且高度实用的指南，用以理解和应用混合效应模型来有效地分析具有重复测量和分组结构的数据。我们避免了对特定“反依赖模型”（Antedependence Models）的详细阐述，而是聚焦于更具普遍性和应用价值的混合效应框架，特别是那些能够明确处理时间相关性和个体间差异的统计结构。 第一部分：纵向数据的挑战与基础理论 本部分为后续高级模型的建立奠定坚实的理论基础。 第1章：纵向数据的定义、结构与挑战 纵向数据的类型（面板数据、生长曲线、重复测量设计）。 数据结构化：从长格式到宽格式的转换与理解。 处理重复测量的核心难题：相关性、遗漏数据（Missing Data）以及个体异质性（Subject-Specific Variability）。 传统方法的局限性：普通线性模型（OLS）和方差分析（ANOVA）在处理相关数据时的缺陷。 第2章：线性混合效应模型（LMM）的基石 随机效应（Random Effects）与固定效应（Fixed Effects）的区分与定义。 方差分量模型（Variance Component Models）的引入：理解个体间变异和残差变异。 随机截距模型（Random Intercept Models）：建模基线水平的个体差异。 随机斜率模型（Random Slope Models）：捕捉个体随时间变化速度的差异。 矩阵表示法：方差-协方差结构在LMM中的体现。 最大似然估计（MLE）与限制性最大似然估计（REML）的比较及其在模型选择中的作用。 第3章：推断与模型诊断 参数估计的性质：一致性、渐近正态性。 固定效应的假设检验：Wald检验、似然比检验。 随机效应的方差分量估计的可靠性评估。 模型诊断：残差分析（包括标准化残差、学生化残差），以及对随机效应分布假设的检验。 模型拟合优度评估：AIC、BIC及交叉验证的应用。 第二部分：从连续数据到非正态数据的扩展 本部分将混合效应模型扩展到更广泛的数据类型，这是纵向研究中极为常见的场景。 第4章：广义线性混合效应模型（GLMMs） GLMM的理论框架：指数族分布、链接函数（Link Functions）。 泊松混合模型：分析计数数据（如事件发生次数）的纵向轨迹。 二项式/伯努利混合模型：分析二元或比例数据（如疾病状态、反应率）的演变。 关键挑战：GLMM中的似然函数计算——拉普拉斯近似、高斯-埃尔米特求积法（Gauss-Hermite Quadrature）及其局限性。 第5章：处理时间依赖性协变量与滞后效应 时间尺度（Time Scales）的选择：日历时间 vs. 距基线时间。 时间-协变量交互作用：使用随机斜率模型量化治疗效果的时变性。 时间依赖性协变量（Time-Varying Covariates）的处理：假设和建模策略。 延迟效应（Lagged Effects）与自回归结构在混合模型中的集成。 第6章：生存分析与联合模型（Joint Modeling） 将混合效应模型应用于生存数据：Cox比例风险模型与随机效应。 生存数据分析中的常见挑战：删失（Censoring）与截断（Truncation）。 联合模型导论：同时分析纵向测量（如肿瘤大小的变化）与最终事件（如死亡）的关系，避免因选择性遗漏导致的偏差。 第三部分：模型的高级主题与实际操作 本部分关注更复杂的建模需求、现代计算方法，以及处理现实世界数据的特定问题。 第7章：多层次数据的混合效应模型 嵌套结构：学生嵌套在班级，班级嵌套在学校。 三级和四级模型的构建与解释。 交叉分类设计（Cross-Classified Designs）与随机效应的交叉结构。 随机效应的协方差结构的选择：球形（Compound Symmetry） vs. 自回归（AR(1)）。 第8章：处理遗漏数据（Missing Data）的策略 机制分类：完全随机遗漏（MCAR）、随机遗漏（MAR）、非随机遗漏（MNAR）。 混合模型对MAR机制的内在处理能力。 多重插补（Multiple Imputation）在纵向数据分析中的实施细节。 敏感性分析：评估模型对MNAR假设的稳健性。 第9章：非参数与半参数混合模型 对随机效应分布的自由化：避免正态性假设的限制。 非参数混合模型（Nonparametric Mixed Models）概述。 分位数回归与混合模型的结合：分析数据分布的非中心化趋势。 第10章：计算方法与软件实践 现代数值优化技术在拟合GLMM时的挑战与解决方案（如MCMC方法概述）。 软件应用演示：详细指导如何在R（lme4, nlme, glmmTMB包）、SAS（PROC MIXED, GLIMMIX）或Stata（mixed, melogit）中实现上述模型，重点展示数据准备和结果解释的步骤。 模型比较与模型选择的最佳实践。 --- 目标读者 本书假定读者具备扎实的统计学基础，熟悉回归分析和初步的方差分析知识。它特别适合以下群体： 1. 生物统计学家和流行病学家，需要分析临床试验或队列研究中的重复测量数据。 2. 心理学和社会学家，研究个体在长期干预或发展过程中的变化。 3. 生态学家，分析随时间变化的种群动态或环境指标。 4. 高级统计学学生，希望掌握超越标准回归分析的高级建模技术。 通过本书的学习，读者将能够自信地设计、拟合、解释和批判性地评估复杂的纵向数据集的统计模型，从而得出更可靠和深入的科学结论。本书强调从实际数据问题出发，构建最能反映数据内在生成过程的统计结构。

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从写作的语气和叙事风格来看，这本书呈现出一种极其沉稳、近乎学术布道者般的严谨态度。它没有使用任何花哨或哗众取宠的语言，所有的表达都力求精确无误，用词选择极其考究，充满了统计学界的专业术语，但这些术语的引入总是伴随着清晰的上下文解释，使得读者能够迅速适应这种专业“语境”。这种风格的优点是，它为读者树立了一个极高的学术标准，迫使我们以最严谨的态度对待数据和结论。然而，对于那些对统计基础尚不扎实的读者来说，初期的门槛可能会稍高一些，需要一定的毅力和背景知识作为支撑。但一旦跨过这道初期门槛，便会发现自己置身于一个高屋建瓴的知识殿堂之中，作者的智慧和经验如同清晰的航标，指引着我们在复杂的数据海洋中稳健前行。

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我在阅读过程中，最大的感受是作者团队在理论深度和实际应用之间的平衡把握得炉火纯青。这本书并非仅仅是一本纯粹的数学理论汇编，它更像是一本赋能实践者的工具箱。书中对模型假设条件的讨论极为审慎，这在实际数据分析中是至关重要的，因为现实世界的数据往往充满了不规则和违背理想假设的情况。作者不仅展示了如何“做”分析，更重要的是教会了我们如何“批判性地”进行分析，即在面对真实世界数据时，如何审视模型的适用边界，如何进行敏感性分析，以及当模型表现不佳时该如何进行合理的修正或选择替代方案。这种强调“模型诊断”和“鲁棒性”的视角，极大地提升了这本书的实用价值，让它超越了标准教科书的范畴，成为案头必备的参考手册。

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这本书的内容组织和知识传授方式，简直像是大师级的烹饪艺术，将极其复杂的统计学概念处理得既精妙又易于消化。我特别欣赏作者在引入新模型和方法论时所采用的渐进式教学策略。他们并没有一上来就抛出密集的数学公式和抽象定义，而是先通过富有洞察力的实际案例或直观的统计场景来构建问题的背景和动机，这极大地帮助读者建立起对该模型“为什么存在”和“能解决什么问题”的直观理解。随后，数学推导部分虽然深入，但每一步的逻辑跳跃都考虑到了读者的认知负荷，辅以详尽的注解和对关键假设的深入剖析，使得那些原本令人望而生畏的矩阵代数和概率论推导，仿佛都活了过来，具有了实际的意义。对于初次接触此类高级主题的研究生来说，这种从现象到理论，再到具体实施的路径设计，无疑是极其友好的“学习脚手架”。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，硬壳封面质感厚重，那种沉稳的学术气息扑面而来，拿在手里很有分量感，让人感觉这是一部经得起时间考验的经典著作。内页的纸张选择也相当考究，触感细腻，印刷字体清晰锐利，即便是长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。这种对细节的极致追求，体现了出版方对于学术书籍品质的坚持，对于我们这些需要频繁查阅和深入研读的读者来说，无疑是一种极大的尊重和便利。翻阅目录和前言时，就能感受到作者在梳理复杂理论框架时的用心良苦，结构布局逻辑严密，仿佛为我们铺设了一条清晰的探索路径，引导我们一步步深入到这个专门化领域的核心地带。整体而言，从书籍的物理形态到初步的阅读体验，都传递出一种专业、严谨且值得信赖的信号，让人对接下来的学习内容充满了期待。

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这本书最令人称赞的一点，也是最能体现其前沿性的地方，在于其对当前研究热点和未来方向的深刻洞察。在处理纵向数据这一复杂领域时，作者并未停留在已经被广泛接受的经典方法上，而是将大量的篇幅投入到了对前沿统计技术和计算方法的探讨中。比如，在模型的拟合与推断部分，涉及到当前计算资源消耗巨大但效率显著提升的新算法的介绍，这些内容往往是其他同类书籍所回避或一带而过的地方。作者不仅解释了这些新方法背后的统计学原理，还似乎透露出一种对“下一代”分析工具的预见性，这对于志在发表高水平研究的学者而言，提供了宝贵的知识储备和创新灵感。阅读这些章节，感觉就像是获得了进入未来数据科学实验室的“内幕消息”，极大地拓宽了我的研究视野。

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