具体描述
《流行病学进展(第12卷)》共收录24章，在传染病方面，既有对目前关注的手足口病、军团菌病的流行病学综述，也有研究的方法学进展，如症状监测、乙型病毒性肝炎动力学模型研究；在非传染病方面，除了对一些重要疾病，如脑卒中、结直肠癌、青少年人格障碍进行总结，尤其侧重慢性病预防控制新理念、新方法的介绍，如慢性病防治进展、子宫颈癌疫苗研究、恶性肿瘤的全基因组关联研究、循证营养研究；在胚胎发育相关的流行病学研究方面，介绍了唇腭裂遗传流行病学研究、神经管缺陷干预研究、低出生体重流行病学研究进展；在健康管理方面，介绍了健康管理的理论与实践现状和进展、人群健康风险评估方法及其应用；在流行病学研究方法方面，汇集了流行病学中的交互作用、倾向评分法在调整混杂中的应用、随机对照试验的新进展、社会网络方法在流行病学中的应用，以及Lay流行病学的研究与应用；此外还介绍了药物性肝病、药物依赖的遗传流行病学、职业中毒研究进展。
统计学原理与应用（第15版） 内容简介 《统计学原理与应用（第15版）》是一部全面、深入且与时俱进的统计学教材，旨在为读者构建坚实的理论基础，并掌握将统计方法应用于解决实际问题的能力。本书不仅涵盖了统计学的经典内容，更紧密结合了当今数据科学、商业分析以及自然科学研究的前沿需求，体现了统计学作为现代科学研究基石的核心地位。 本书的结构设计经过精心组织，循序渐进，确保即便是初次接触统计学的读者也能逐步建立起清晰的知识体系。它避免了过于晦涩的数学推导，而是侧重于概念的直观理解、公式的实际意义以及应用的可行性。 第一部分：描述性统计与数据可视化 本部分聚焦于如何有效地收集、整理和描述数据。我们首先介绍了统计学的基本概念、变量的类型以及抽样的重要性。随后，详细阐述了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差、四分位数）的度量方法，并深入探讨了这些度量指标在不同数据分布下的适用性。 数据可视化作为信息传达的关键工具，在本版中得到了极大的强化。我们不仅回顾了直方图、茎叶图、箱线图等基础图表，还重点介绍了如何利用现代可视化技术（如热力图、散点图矩阵和交互式图表）来揭示复杂数据集中的潜在模式和异常值。特别地，我们加入了专门章节讨论“误导性可视化”的识别与避免，强调数据伦理在图形展示中的作用。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率论是推断统计学的理论支柱。本部分系统地介绍了概率的基本规则、条件概率、独立性概念，并详尽阐述了贝叶斯定理，展示了其在信息更新过程中的强大效力。 随后，本书详细考察了几种关键的概率分布： 1. 离散分布： 重点讲解了二项分布、泊松分布，并分析了它们在计数数据建模中的应用。 2. 连续分布： 对正态分布进行了透彻的分析，强调了其在中心极限定理中的核心地位。此外，我们还介绍了指数分布、均匀分布等，并解释了它们在建模等待时间和寿命数据中的作用。 第三部分：统计推断——从样本到总体 这是本书的核心部分，它指导读者如何基于有限的样本信息对未知的人口参数做出可靠的推断。 抽样分布与中心极限定理： 通过丰富的实例，直观地解释了中心极限定理如何使得正态分布成为推断统计学的通用语言。 估计： 区分了点估计与区间估计。我们详细推导了均值和比例的置信区间（包括使用$t$分布和$chi^2$分布的情况），并探讨了样本量对区间宽度的影响。在本版中，我们增加了关于Bootstrap方法在构建稳健置信区间中的应用介绍。 假设检验： 结构化地介绍了假设检验的逻辑框架（零假设、备择假设、P值、I型与II型错误）。随后，我们分门别类地讲解了单样本$t$检验、双样本$t$检验（独立样本与配对样本）、比例的Z检验，以及方差的$chi^2$检验。针对多重比较问题，引入了Bonferroni校正和Tukey HSD方法。 第四部分：方差分析与回归分析 本部分将统计推断扩展到更复杂的模型，以分析多个因素对响应变量的影响，并探究变量间的定量关系。 方差分析（ANOVA）： 详细介绍了单因素和双因素ANOVA的原理、F检验的构建以及多重比较的后续分析。我们强调了ANOVA与$t$检验之间的内在联系。 简单线性回归： 深入探讨了最小二乘法的原理，模型的拟合优度（$R^2$）、残差分析的重要性。我们着重讲解了如何解释回归系数的含义，以及如何使用残差图来诊断模型的假设是否被满足（如线性性、同方差性）。 多元线性回归： 本章扩展到包含多个预测变量的模型。我们探讨了多重共线性、变量选择技术（如逐步回归法）以及引入分类变量（虚拟变量）的方法。对于模型诊断，我们加入了对异常点（Outliers）和高杠杆点（Leverage Points）的识别标准。 第五部分：非参数方法与进阶主题 认识到并非所有真实世界的数据都完美地服从正态分布或满足参数模型的假设，本部分介绍了强大的非参数统计工具： 非参数检验： 涵盖了Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验以及符号检验，它们是处理小样本或非正态数据的有效替代方案。 进阶主题： 本版新增了对逻辑回归的初步介绍，用以处理二元结果（是/否）的预测问题，这是现代应用统计学中不可或缺的一部分。同时，我们简要介绍了时间序列数据的基本概念，如自相关性。 特色与优势 1. 应用驱动： 全书穿插了来自生物医学、经济金融、工程技术、社会科学等多个领域的真实案例和数据集（可通过配套资源下载）。 2. 软件集成： 每一章的关键分析步骤都配有主流统计软件（如R, Python, 或Stata）的操作步骤和输出结果解读，确保理论与实践的无缝衔接。 3. 概念清晰： 采用“概念-公式-应用”的教学路径，确保读者不仅“会算”，更能“理解”背后的统计逻辑。 4. 自测与练习： 丰富的习题设计，包含计算题、概念辨析题和数据分析实战题，帮助巩固知识点。 《统计学原理与应用（第15版）》是数据分析师、研究人员、工程师和所有需要基于数据做出严谨决策的专业人士的理想参考书和学习工具。它不仅教授统计学方法，更培养读者批判性思考和科学推理的能力。
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