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出版者:中国医药科技出版社

作者:梁维君 编

出品人:

页数:317

译者:

出版时间:2006-8

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787506734653

丛书系列:

图书标签:

• 医药统计学
• 生物统计学
• 医学统计
• 统计学
• 流行病学
• 临床试验
• 数据分析
• 医学研究
• 科研方法
• 统计方法

《疾病传播的数学模型与分析》 这是一本深入探讨如何运用数学和统计学原理来理解、预测和控制疾病传播的专著。本书旨在为生物学、公共卫生、流行病学以及对传染病建模感兴趣的数学和统计学专业人士提供一套系统的理论框架和实用的分析工具。 核心内容： 本书从基础的数学概念出发，逐步构建疾病传播的动态模型。我们将从最简单的SIR（易感-感染-康复）模型入手，详细解析其数学表达式、基本再生数（R0）的意义及其对疫情传播的影响。在此基础上，我们将进一步引入SEIR（易感-暴露-感染-康复）模型，考虑潜伏期对疾病传播过程的细微差别，并探讨如何根据疾病的特性选择和修改模型。 除了经典的确定性模型，本书还将重点介绍随机模型在疾病传播分析中的应用。我们将学习如何利用马尔可夫链、泊松过程等随机工具来模拟疾病传播的随机性，特别是在小规模爆发或有限人群中的传播 dynamics。这对于理解疾病传播的不可预测性和制定更具鲁棒性的防控策略至关重要。 统计推断在疾病监测和模型参数估计中扮演着核心角色。本书将详细介绍如何运用统计学方法，例如最大似然估计、贝叶斯推断，从实际的疫情数据中估计模型的关键参数，如感染率、治愈率、潜伏期长度等。我们还将深入探讨模型验证和模型选择的技术，包括如何评估模型的预测能力，并比较不同模型的优劣。 本书还将涵盖传染病传播研究中的一些高级主题。这包括空间流行病学，即如何将地理信息系统（GIS）与统计模型相结合，分析疾病的空间传播模式和热点地区；以及网络流行病学，即如何利用社会网络、交通网络等数据来理解病毒在复杂网络中的传播路径。此外，我们还将讨论如何将干预措施（如疫苗接种、隔离、社会距离等）纳入模型，并评估其对疫情传播的有效性。 本书的特色： 理论与实践相结合： 本书不仅提供了严谨的数学推导和统计学理论，还通过丰富的案例研究和实际数据分析，展示了如何将这些理论应用于解决现实世界中的公共卫生问题。 循序渐进的讲解： 内容从基础模型逐步深入到复杂模型，力求让不同背景的读者都能理解并掌握疾病传播建模的核心思想和方法。 丰富的数学和统计学工具： 涵盖了微积分、微分方程、概率论、数理统计、数值计算等关键数学和统计学工具，并解释了它们在疾病传播建模中的具体应用。 关注当前公共卫生挑战： 案例研究和讨论将紧密结合当今社会面临的公共卫生挑战，例如新发传染病的监测与预警、疫苗接种策略的优化、抗生素耐药性传播的控制等。 目标读者： 本书适合以下读者： 流行病学家和公共卫生研究人员，希望利用数学和统计学工具来深化对疾病传播机制的理解。 生物统计学、数学、统计学专业的学生和研究人员，对传染病建模和分析感兴趣。 从事公共卫生政策制定和疾病防控工作的专业人士，需要掌握科学的预测和评估方法。 任何希望深入了解传染病传播原理及其数学基础的读者。 通过阅读本书，读者将能够构建自己的疾病传播模型，分析疫情数据，预测未来趋势，并为有效的疾病防控策略提供科学依据。我们将一起探索数字世界如何帮助我们理解和应对看不见的敌人。

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这本书的排版和装帧设计简直是一场视觉盛宴，完全颠覆了我对传统教材的刻板印象。它不是那种黑白灰、密密麻麻文字的“砖头书”。每一章节的开始，都会有一段引人入胜的引言，往往引用的是某个著名的统计学悖论或者历史上的经典实验，一下子就能抓住读者的好奇心。页边距的处理非常人性化，留出了足够的空白区域供读者自行记录、画图或进行思绪的延伸。图表的质量尤其值得称赞，它们不仅仅是数据的简单罗列，而是经过精心设计的可视化作品。例如，在讲解假设检验的P值时，作者没有仅仅给出一个曲线图，而是用不同颜色深浅的区域来直观展示“拒绝域”和“接受域”的范围，使得“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的概率差异一目了然。更让我惊喜的是，书中嵌入了一些二维码，扫描后可以链接到在线资源，那里有相关的R语言或Python代码示例，甚至是交互式的模拟工具。这极大地增强了理论与实践的连接性，让学习过程变得立体和多维，而不是停留在纸面理论的层面。对于我这种偏爱动手操作的学习者来说，这种结合方式太重要了。

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从宏观的视角来看，这本书的核心价值在于它对“不确定性”的哲学探讨，而不仅仅是公式的堆砌。作者反复强调，统计学的本质就是在信息不完全的情况下做出最合理的推断，这本身就是一种理性应对世界混沌状态的艺术。书中花了相当大的篇幅去讨论研究设计的重要性，比如如何有效地控制混杂因素、如何进行随机化分组以保证样本的代表性。这部分内容远超出了普通统计学入门书籍的范畴。它教会我如何像一个“产品经理”或“项目负责人”那样去规划一个研究项目，从设计之初就打好坚实的基础，避免“垃圾进，垃圾出”的困境。其中有一章专门剖析了常见研究中的统计误区，比如P值滥用、多重比较问题，作者的语气是带着批判和警示的，提醒读者要对数据保持敬畏之心，警惕那些为了得出“显著性结果”而刻意扭曲分析方法的行为。这种强调科学伦理和严谨治学的态度，让我深受启发，它让我意识到，好的统计分析是诚实和透明的体现。

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这本关于统计学的书，虽然名字里带着“医药”二字，但它给我的感觉更像是一次深入浅出的数学思维之旅。刚拿到手的时候，我还有些担心，毕竟我对复杂的公式和概率论总是心存敬畏。然而，作者的叙述方式非常平易近人，没有那种高高在上的学术腔调。书中大量运用了生活化的例子来阐释抽象的统计概念，比如用抛硬币的频率来解释大数定律，用天气预报的不确定性来类比置信区间。我特别欣赏它在讲解回归分析那一部分的处理手法，作者没有直接抛出复杂的矩阵运算，而是先从“找一条最能代表所有点的直线”这个直观需求出发，一步步引导读者理解最小二乘法的核心思想。这种由浅入深、循序渐进的教学方法，极大地降低了我的学习门槛。我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在一位耐心细致的老师的带领下，慢慢揭开统计学神秘的面纱。读完后，我对数据背后的逻辑和推断过程有了更清晰的认识，不再是简单地接受结论，而是开始思考“为什么是这个结论”。这本书成功地将枯燥的数学工具，转化成了我们理解世界、批判性思考的有力武器，即便是不从事医学研究的人，也能从中获益良多。

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这本书的语言风格非常具有个人色彩，读起来仿佛是一位经验极其丰富的资深学者在与后辈促膝长谈，分享他多年来在统计实践中踩过的“坑”与获得的“宝藏”。作者的表达充满了睿智的幽默感，偶尔还会引用一些文学作品或历史典故来佐证观点，使得冗长的统计学概念变得生动有趣，张弛有度。例如，在解释贝叶斯统计与传统频率学派的差异时，他并未陷入无休止的哲学争论，而是用一个生动的“侦探破案”的比喻，将先验信息和后验推断的动态过程刻画得淋漓尽致，让人在会心一笑中领悟了核心差异。这种带有温度的叙述，极大地缓解了统计学习带来的焦虑感。我发现，这本书更注重培养读者的“统计直觉”而非仅仅是“计算能力”。它鼓励读者去质疑数据背后的故事，去追问：“这个样本真的能代表我想研究的总体吗？”以及“这个模型是否过于简化了现实？”这种鼓励批判性思维的引导，是任何纯粹的公式书都无法给予的宝贵财富。

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这本书的实操指导性非常强，尽管它并非一本纯粹的软件操作手册，但其内容安排紧密围绕着现代数据分析的实际流程展开。作者似乎深谙当代研究者在面对真实数据集时的手足无措。他没有满足于讲解理论公式，而是花了大量篇幅来探讨数据清洗、缺失值处理和异常值识别的实用技巧。我特别喜欢其中关于“数据可视化”那一章的论述，它超越了简单的条形图和饼图，深入探讨了如何根据数据类型和分析目的选择最恰当的展示方式，比如使用箱线图来比较多组数据的分布差异，或使用散点图矩阵来初步探查变量间的潜在关系。在讲解具体统计检验时，作者总是会穿插说明在不同软件环境下（例如SPSS、Stata或者更前沿的R语言环境下）如何执行这些分析步骤，虽然他没有提供详细的截图教程，但他对关键参数的设置和结果解读的描述，已经足够指导初学者进行有效操作。这使得这本书成为了一个极佳的理论与实践之间的“翻译官”。

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写得乱七八糟

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