具体描述
The growth of biostatistics has been phenomenal in recent years and has been marked by considerable technical innovation in both methodology and computational practicality. One area that has experienced significant growth is Bayesian methods. The growing use of Bayesian methodology has taken place partly due to an increasing number of practitioners valuing the Bayesian paradigm as matching that of scientific discovery. In addition, computational advances have allowed for more complex models to be fitted routinely to realistic data sets. Through examples, exercises and a combination of introductory and more advanced chapters, this book provides an invaluable understanding of the complex world of biomedical statistics illustrated via a diverse range of applications taken from epidemiology, exploratory clinical studies, health promotion studies, image analysis and clinical trials. Key Features : Provides an authoritative account of Bayesian methodology, from its most basic elements to its practical implementation, with an emphasis on healthcare techniques. Contains introductory explanations of Bayesian principles common to all areas of application. Presents clear and concise examples in biostatistics applications such as clinical trials, longitudinal studies, bioassay, survival, image analysis and bioinformatics. Illustrated throughout with examples using software including WinBUGS, OpenBUGS , SAS and various dedicated R programs. Highlights the differences between the Bayesian and classical approaches. Supported by an accompanying website hosting free software and case study guides. Bayesian Biostatistics introduces the reader smoothly into the Bayesian statistical methods with chapters that gradually increase in level of complexity. Master students in biostatistics, applied statisticians and all researchers with a good background in classical statistics who have interest in Bayesian methods will find this book useful.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
在我看来，统计学方法是科学研究的基石，而贝叶斯统计学则以其独特的概率视角和灵活的模型构建能力，为生物统计学这一充满挑战的领域提供了强大的新工具。《Bayesian Biostatistics》这本书的出现，无疑是我一直以来所期盼的。我非常希望能在这本书中找到关于贝叶斯统计学如何应用于生物医学研究的深入探讨。例如，在流行病学研究中，我希望能了解如何利用贝叶斯模型来估计疾病的传播速率，并评估不同干预措施的效果。在药物研发过程中，如何利用贝叶斯方法来优化临床试验的设计，或者如何对药物的疗效进行更精确的评估，也是我非常感兴趣的。我期待书中能够提供清晰的理论解释，并辅以丰富的案例分析，让我能够理解这些方法的实际操作。我尤其关注书中关于模型评估和不确定性量化的内容，因为在生物统计学领域，准确地评估模型的可靠性以及量化结果的不确定性，对于做出科学决策至关重要。我希望书中能提供一些关于如何选择合适的先验分布的指导，以及如何对模型进行诊断和模型比较的实用方法。
评分我一直认为，科学研究的本质就是不断地学习和迭代，而贝叶斯统计学正是这种精神的完美体现。能够将这种统计学思想应用于生物统计学这一高度实践的领域，是我一直以来非常关注的。因此，《Bayesian Biostatistics》这本书的出现，我感觉像是打开了一扇新世界的大门。我期待这本书能够带领我深入到贝叶斯方法在生物统计学中的具体实践中，不仅仅是那些教科书式的讲解，更是那些真正能够解决现实问题的方法。我特别想了解书中是如何处理生物标志物发现中的高维数据，以及如何利用贝叶斯模型进行特征选择，以识别出对疾病诊断或预后具有重要意义的生物标志物。再比如，在公共卫生领域，面对突发的疫情，如何利用贝叶斯模型进行传染病传播的预测和干预效果的评估，我觉得这方面的内容非常有现实意义。我对书中关于模型诊断和不确定性量化的部分非常感兴趣，因为在生物统计学研究中，对结果的可靠性和不确定性的准确理解，直接关系到临床决策和公共政策的制定。我希望书中能提供一些实用的工具和方法，帮助我更好地进行这些评估。同时，我希望书中能够涵盖一些常用的贝叶斯计算方法，比如MCMC（Markov Chain Monte Carlo），并提供一些代码示例，让我能够动手实践，加深理解。
评分我一直对贝叶斯方法在统计学领域的应用充满好奇，尤其是它如何在生物统计学这个严谨且充满挑战的学科中发挥作用。所以，当我看到《Bayesian Biostatistics》这本书名时，我的兴趣立刻被点燃了。我非常期待这本书能带领我深入了解贝叶斯理论如何被巧妙地应用于生物医学研究中的各种问题。我希望它不仅能解释清晰的理论概念，更能提供大量的实际案例，展示如何在真实世界的数据分析中应用这些方法。比如，我特别想知道书中是如何处理复杂的生物标志物发现、临床试验设计与分析，甚至是流行病学研究中的不确定性问题的。我设想书中会详细阐述先验分布的选择、后验分布的计算与解释，以及模型诊断和模型比较等关键步骤。而且，我希望这本书能够涵盖从基础到进阶的内容，让初学者能够建立扎实的理解，同时也能为有一定基础的读者提供更深入的探讨。例如，在药物研发的早期阶段，如何利用有限的实验数据，结合领域知识构建一个具有良好预测能力的贝叶斯模型，从而指导后续的实验设计，减少试错成本。再比如，在基因组学研究中，面对海量的数据和复杂的相互作用，如何使用贝叶斯方法进行特征选择和模型构建，以识别与疾病相关的关键基因。我对书中关于模型评估和不确定性量化的部分尤为关注，因为在生物统计学中，对结果的可靠性和不确定性的准确评估至关重要，这直接关系到临床决策的制定和医学研究的走向。我希望这本书能提供一些实用的技巧和工具，帮助我更好地理解和应用这些评估方法。
评分统计学的魅力在于它能够将抽象的数学语言转化为对现实世界规律的深刻理解，而贝叶斯统计学则以其独特的“更新知识”的逻辑，为我们提供了更具动态性和适应性的分析工具。在生物统计学这个需要不断面对新问题、新数据的领域，《Bayesian Biostatistics》这本书的出现，对我来说，就像是收到了一份期待已久的礼物。我希望这本书能够深入浅出地讲解贝叶斯统计学的核心概念，并展示它们在生物医学研究中的具体落地。我非常想知道书中是如何处理生物医学数据中的不确定性，例如，在临床诊断中，如何利用贝叶斯模型来量化检测结果的不确定性，从而辅助医生做出更准确的诊断。在流行病学研究中，如何利用贝叶斯方法来估计疾病传播的参数，并进行疾病暴发的预测，也是我非常感兴趣的。我期待书中能够提供一些关于模型诊断和模型比较的实用技巧，让我能够更好地评估模型的优劣，并选择最合适的模型。同时，我希望书中能够包含一些关于贝叶斯推断在生物信息学领域的应用，例如，在蛋白质结构预测或药物发现中的应用。
评分我一直觉得，统计学的方法论就像一把瑞士军刀，而贝叶斯统计学无疑是其中一把非常锋利的刀刃，特别是在处理生物医学数据时，那种“从已有知识出发，不断更新认知”的思路，感觉非常符合科学研究的迭代本质。所以，《Bayesian Biostatistics》这本书对我来说，简直就是一本期待已久的宝藏。我希望这本书能够不仅仅是理论的堆砌，而是能够真正地“落地”，给出一些非常实际、可操作的案例。想象一下，在面对一个新出现的传染病时，如何利用早期的零星数据，结合已有的关于相似病毒的先验知识，构建一个动态的贝叶斯模型来预测疫情的传播趋势，这该是多么强大的工具。书中是否会涉及一些常用的贝叶斯软件包，比如R中的`rstan`或`brms`，并且会给出具体的代码示例，让我能够跟着书本一步步实践，亲身体验贝叶斯建模的魅力。我非常期待书中关于模型诊断的部分，因为在实际应用中，模型是否可靠，是否能够充分拟合数据，以及是否存在过拟合等问题，都是需要仔细考量的。我希望书中能提供一些行之有效的诊断方法，并给出相应的解释，让我能够理解为什么需要这些诊断，以及如何根据诊断结果来调整模型。此外，在基因编辑技术飞速发展的今天，如何利用贝叶斯方法来评估基因编辑的有效性和脱靶效应，也是一个非常吸引我的研究方向，我希望书中能提供一些相关的思考和方法。
评分生物统计学是一个充满活力的领域，它不断地从统计学中汲取新的方法论，以解决日益复杂的生物医学问题。我一直对贝叶斯统计的灵活性和其在处理不确定性方面的优势印象深刻，因此，《Bayesian Biostatistics》这本书的出现，对我来说无疑是一个令人兴奋的消息。我希望能在这本书中找到对贝叶斯理论在生物医学研究中应用的深入探讨，特别是那些能够直接指导实践的部分。比如说，在临床试验设计中，如何使用贝叶斯方法来优化样本量，或者在试验过程中如何进行适应性设计，以更有效地利用资源并更快地得出结论。我期待书中能够提供一些关于先验分布选择的深入讨论，因为这在贝叶斯分析中是一个至关重要的步骤，其选择的合理性直接影响到最终的推断结果。同时，我也希望书中能涵盖一些关于模型评估和模型比较的先进技术，例如DIC（Deviance Information Criterion）或者WAIC（Widely Applicable Information Criterion），并解释它们在生物统计学背景下的具体应用。在疾病预测模型方面，如何利用贝叶斯方法整合多源异质数据，例如基因组学、蛋白质组学和临床信息，来构建更精准的个体化风险预测模型，是我非常感兴趣的。我希望书中能提供一些关于如何处理这些复杂数据集的框架和方法。
评分我一直深信，统计学的方法论是科学研究的“幕后英雄”，它赋予我们洞察数据、揭示规律的力量。而贝叶斯统计学，以其独特的视角和灵活的框架，在生物统计学这一充满挑战的领域，展现出了巨大的潜力。《Bayesian Biostatistics》这本书，无疑是我期待已久的宝藏。我希望这本书能够带领我深入理解贝叶斯统计学在生物医学研究中的实际应用，不仅仅停留在理论层面，而是能够提供具体的、可操作的解决方案。例如，在基因组学领域，如何利用贝叶斯方法来进行基因网络建模，或者如何进行全基因组关联分析（GWAS）中的复杂交互作用的探索，这都是我非常感兴趣的方向。我希望能看到书中提供关于先验分布选择的实用指导，因为这对于构建一个有效的贝叶斯模型至关重要。同时，我也期待书中能够深入探讨模型评估和模型选择的方法，特别是那些能够帮助我判断模型拟合程度和预测能力的指标。在临床试验设计中，如何利用贝叶斯方法进行样本量优化，或者进行早期终止分析，也是我非常期待的内容。
评分生物统计学作为连接生命科学与统计科学的桥梁，一直是我学术兴趣的焦点。而贝叶斯统计学独特的思维方式和强大的模型构建能力，在我看来，正是解决许多复杂生物医学难题的钥匙。《Bayesian Biostatistics》这本书，在我眼中，无疑是一本能够引领我深入探索这个精彩领域的指南。我非常期待这本书能够详细介绍贝叶斯方法在生物统计学中的具体应用，比如在流行病学研究中，如何利用贝叶斯模型来估计疾病的发生率、死亡率，以及评估各种危险因素的影响。我特别希望能看到书中关于如何处理时空数据，以及如何进行传染病传播模型构建的案例。另外，在药物研发过程中，如何利用贝叶斯方法进行药物剂量-效应关系的建模，或者如何进行疗效评估，也是我非常关注的方面。我希望书中能够提供清晰的理论讲解，并辅以翔实的案例分析，让我能够真正理解贝叶斯统计学在这些场景下的强大之处。我对于书中关于模型诊断和不确定性量化的部分抱有极大的期待，因为在生物统计学领域，对结果的严谨评估和对不确定性的准确量化，是做出可靠的科学判断和临床决策的基础。
评分生物统计学是一个极其严谨且不断发展的学科，它始终在寻求更有效、更深刻的分析方法来理解生命科学的奥秘。我一直对贝叶斯统计学那种“以已知为基础，不断迭代认知”的理念深感认同，因此，《Bayesian Biostatistics》这本书对我来说，具有非凡的吸引力。我希望这本书能够为我打开一扇通往贝叶斯统计学在生物医学研究中精妙应用的大门。我特别期待书中能够详细阐述贝叶斯方法在处理生物医学数据中的不确定性和复杂性时所扮演的角色。例如，在基因组学研究中，如何利用贝叶斯方法来识别与疾病相关的基因变异，或者如何构建基因调控网络模型。在临床试验领域，如何利用贝叶斯设计来优化试验效率，或者如何进行数据分析以更早地得出有意义的结论，也是我非常关注的方面。我希望书中不仅能提供清晰的理论框架，更能辅以生动的实际案例，让我能够清晰地看到贝叶斯方法是如何在解决真实世界问题中发挥作用的。我对于书中关于模型诊断和不确定性量化的讨论尤为期待，因为在生物统计学中，对模型性能的准确评估以及对结果不确定性的清晰呈现，是建立信任和指导行动的关键。
评分在我看来，统计学就像是一位默默耕耘的工程师，不断地为科学研究提供强大的工具和方法。而贝叶斯统计学，则像是这位工程师手中的一把精密仪器，尤其在生物统计学这个对精度和严谨性要求极高的领域，它的价值更是不可估量。所以，《Bayesian Biostatistics》这本书，在我看到书名的一刹那，就激起了我强烈的探索欲。我非常期待这本书能够带领我进入贝叶斯统计学在生物医学领域的精彩应用世界。我希望能从书中学习到如何构建有效的贝叶斯模型来解决实际的生物统计学问题，例如，在基因组学研究中，如何利用贝叶斯方法来识别与特定疾病相关的基因位点，或者如何进行基因表达调控网络的建模。我还对书中关于临床试验的贝叶斯设计和分析特别感兴趣，比如如何利用贝叶斯方法来优化试验的效率，或者如何处理试验中出现的缺失数据。我期望书中能够提供清晰的理论阐述，以及丰富的实际案例，让我能够将学到的知识融会贯通，并应用到我自己的研究中。此外，对于模型评估和不确定性量化，我希望书中能提供一些先进的技术和方法，让我能够更全面、更准确地理解和评估我的统计模型。
评分小错误有点多，不过无伤大雅。例子很丰富，而且几乎都有配套代码和数据，还是很方便学习的。
评分还算是可以的一本教科书，最基本的东西都讲到了，缺点是有些内容该更新了。
评分系里大牛写的书.力荐非常详细.
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评分还算是可以的一本教科书，最基本的东西都讲到了，缺点是有些内容该更新了。
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