Survival Analysis for Epidemiologic and Medical Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Selvin, Steve

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2008-3

价格:$ 54.24

装帧:

isbn号码:9780521719377

丛书系列:

图书标签:

• Survival Analysis
• Epidemiology
• Medical Research
• Biostatistics
• Statistical Modeling
• Healthcare
• Public Health
• Data Analysis
• Clinical Trials
• Longitudinal Data

揭示生命历程中的时间秘密：一本专注于现代统计方法与实践的深度指南 主题： 现代统计建模、因果推断与复杂数据结构分析 目标读者： 寻求深入理解和掌握前沿统计建模技术的定量研究人员、高级研究生、生物统计学家、流行病学家、临床研究人员及数据科学从业者。 --- 内容概览：超越传统回归的界限 本书摒弃了对基础概率论的冗余讲解，直接切入现代统计学在处理复杂现实问题中的核心挑战。它聚焦于如何利用最新的计算统计工具和理论框架，精确地量化事件发生的时间依赖性、处理截断数据、以及揭示隐藏在时间序列中的多因素交互作用。全书结构严谨，理论深度与实践应用并重，旨在将读者从传统的线性模型思维中解放出来，拥抱更具适应性和鲁棒性的分析范式。 第一部分：现代数据结构与因果推断的基石（约 400 字） 本部分首先构建了分析复杂研究设计的理论基础。我们深入探讨了高维稀疏数据的特性及其在机器学习模型中的表现。重点讨论了在存在大量协变量且样本量相对有限的研究中，如何使用正则化技术（如 Lasso, Ridge, Elastic Net）来稳定参数估计并进行有效的特征选择，确保模型的可解释性和预测效力。 随后，本书详尽阐述了广义可加模型（GAMs）在捕捉非线性效应方面的优势。不同于标准回归模型的线性假设，GAMs 允许协变量与响应变量之间存在平滑的、灵活的关系，这对于生物学或社会科学中常见的复杂剂量-反应曲线至关重要。我们详细展示了如何通过样条函数和平滑样条来灵活拟合这些关系，并提供了在 R 和 Python 环境中实施这些模型的实战指南。 在因果推断领域，本书超越了简单的匹配方法，重点介绍了结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的现代应用，特别是如何利用潜在变量模型（Latent Variable Models）来处理测量误差和构建更精确的理论框架。我们着重分析了中介效应和调节效应的量化，强调了区分直接效应和间接效应的重要性，并提供了适用于纵向数据的动态 SEM 建模策略。 第二部分：高阶时间序列分析与复杂事件过程（约 550 字） 本部分是本书的核心，专注于处理涉及多个事件、重复测量以及非独立观测的数据集。 多状态模型与竞争风险： 我们详细剖析了多状态马尔可夫模型，用于描述个体在不同健康或疾病状态间转移的过程，重点解决状态空间定义的科学合理性。在竞争风险分析中，我们不仅停留在标准的 Fine-Gray 模型，更深入探讨了如何使用可分离性假设检验和多变量 CPH 模型来分别评估不同终点对效应度量的贡献，避免因仅关注一个终点而引入的偏倚。 随机效应与分层模型： 对于具有嵌套结构（如学生嵌套在班级，患者嵌套在医院）或重复测量的数据，本书提供了广义线性混合效应模型（GLMMs）的全面教程。我们探讨了如何选择合适的随机效应结构（随机截距、随机斜率），如何处理时间依赖的协变量，以及如何利用最大边际似然（ML）和贝叶斯方法来估计这些复杂模型，特别关注贝叶斯分层模型在处理小样本和高异质性数据时的优势。 事件历史过程的拓展： 传统的 Cox 模型假设比例风险不变，这在现实中往往不成立。本书引入了时变比例风险模型和加速失效时间（AFT）模型作为强大的替代方案。AFT 模型直接建模时间本身，提供了更直观的效应解释（如“协变量使事件时间延长/缩短的倍数”）。我们还引入了泊松过程和霍克斯过程（Hawkes Processes）的概念，用于分析自激发现象或具有相互影响的事件序列，这在社会网络或传染病传播研究中具有重要价值。 第三部分：预测、模型选择与验证的计算实践（约 550 字） 本部分转向统计实践中最具挑战性的领域：模型选择的科学性、预测准确性的评估以及模型的外部有效性。 模型选择与信息准则的权衡： 我们系统比较了基于似然的方法（AIC, BIC）与基于重抽样的模型选择技术（如 bootstrap）。重点在于讨论信息准则的局限性，尤其是在高维数据下，并强调惩罚性模型选择方法的重要性。 重抽样技术与模型稳健性： 本书将交叉验证（Cross-Validation）提升到更精细的层面，区分了 $k$-折交叉验证、留一法（LOOCV）以及向前/向后滚动预测在评估时间序列预测能力中的差异。此外，我们详细介绍了经验贝叶斯（Empirical Bayes）方法在利用外部信息（如先验研究数据）来优化当前模型参数估计中的应用。 评估预测性能： 除了传统的 C 统计量，本书介绍了用于评估预测准确性的现代度量，如时间依赖性 AUC（Time-Dependent AUC）和集成 Brier Score，这些指标能更公平地评估模型在不同时间点上的区分能力和校准度。 贝叶斯建模与 MCMC 实践： 鉴于贝叶斯方法在处理复杂层级结构和不确定性量化方面的优越性，本书提供了使用 Stan 或 JAGS 语言进行马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样的实战章节。我们不仅教授如何设置先验分布，更重要的是，如何诊断 MCMC 收敛性（如 $hat{R}$ 统计量、轨迹图分析）并解释后验分布的意义，为读者提供一套完整的、可复现的贝叶斯分析流程。 全书通过大量 R 和 Python 代码示例贯穿始终，确保读者不仅理解理论，更能将其无缝应用于实际研究数据的处理与解释中。

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