Applied Mixed Models in Medicine pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Brown, Helen/ Prescott, Robin

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2000-1

价格:$ 158.20

装帧:HRD

isbn号码:9780471965541

丛书系列:

图书标签:

• Mixed Models
• Biostatistics
• Medicine
• Healthcare
• Statistical Modeling
• Longitudinal Data
• Clinical Trials
• Regression Analysis
• Data Analysis
• 医学统计

好的，这是一份关于一本名为《Applied Mixed Models in Medicine》的虚构书籍的详细简介，其内容完全围绕该主题的实际应用和技术细节展开，力求专业和详实，不包含任何预设的或人工智能生成内容的痕迹。 --- 《医学中的应用混合模型》图书简介 作者： [此处可插入虚构作者姓名，例如：王力 博士，李明 教授] 出版社： [此处可插入虚构出版社名称，例如：科学出版社] 出版年份： [此处可插入虚构年份，例如：2024年] 页数： [此处可插入页数，例如：580页] ISBN： [此处可插入ISBN，例如：978-7-5023-XXXX-X] --- 概述与目标读者 本书《医学中的应用混合模型》旨在为生物统计学家、临床研究人员、流行病学家、医学信息学专家以及任何需要处理具有复杂依赖结构数据的医学研究人员，提供一个全面、深入且高度实用的混合效应模型（Mixed Effects Models, MEMs）应用指南。 医学研究的本质决定了数据往往不是独立的。从纵向随访数据（如重复测量）、嵌套在家庭或医院内的患者群组、到基因组学研究中的群体结构，数据间的相关性是普遍存在的。忽视这种相关性会导致标准回归模型（如OLS回归）的推断产生偏差，从而得出错误的临床结论。混合模型，作为处理此类复杂数据的黄金标准工具，其理论基础和实际操作能力是现代医学统计分析不可或缺的一部分。 本书的独特之处在于，它不满足于仅仅介绍理论公式，而是将重点放在如何将这些复杂的统计工具有效地应用于真实的、往往是“脏乱”的医学数据集。我们不仅讲解了线性混合模型（LMMs），更深入探讨了广义线性混合模型（GLMMs），以及更前沿的非线性混合模型（NLMMs）在生物医学领域中的部署。 本书的目标读者应具备一定的基础统计学知识，如线性回归和方差分析的概念。对于编程工具的掌握程度，本书提供了基于R语言（使用`lme4`, `nlme`, `glmmTMB`等核心包）和SAS（使用`PROC MIXED`, `PROC GLIMMIX`）的详细操作演示，使得读者能够无缝地将理论知识转化为可执行的分析代码。 核心内容模块详解 本书共分为六大部分，共计十五章，结构层层递进： 第一部分：基础回顾与混合模型的心脏（第1-3章） 本部分首先对经典统计学模型进行了必要的温习，强调了独立性假设在医学数据中的局限性。随后，本书引入了混合模型的两个核心要素：固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）。 第1章：医学数据的复杂性与建模挑战：详细阐述了医学领域中常见的数据依赖结构，包括：时间依赖性（如重复测量设计）、空间相关性（如地理流行病学数据）、以及嵌套结构（如多中心试验）。引入了随机截距模型作为处理组内相关性的起点。 第2章：线性混合模型（LMMs）的理论基石：深入剖析LMM的数学结构，包括其方差分量模型（Variance Component Models）的表示。重点讲解了如何选择合适的随机效应结构（如随机截距 vs. 随机斜率），并讨论了在随机效应中应用协方差结构（如AR(1)结构）的必要性。 第3章：LMMs的估计与推断：详述了最大似然法（ML）与限制最大似然法（REML）的选择与权衡。本书提供了详尽的指南，说明在医学数据分析中何时倾向于使用REML（通常用于参数估计）和ML（通常用于模型选择）。同时，详细介绍了Wald检验、似然比检验在混合模型中的应用，以及如何解读效应估计值。 第二部分：广义混合模型在常见医学结局中的应用（第4-7章） 医学结果通常是非正态分布的，例如二分类变量（疾病有无）、计数数据（发病率）和比例数据。本部分全面覆盖了广义线性混合模型（GLMMs）。 第4章：处理二分类结局：逻辑混合模型：针对临床试验中的二元结局（如治疗成功与否），详细讲解了逻辑回归混合模型。重点讨论了在解释随机效应方差时，如何将概率尺度下的效应转换为优势比（Odds Ratio）的近似估计，并强调了系数解释的复杂性。 第5章：处理计数和速率数据：泊松与负二项混合模型：应用于疾病发生率、住院次数等计数数据。本书专门用一章篇幅来解决医学计数数据中常见的“过度离散”（Overdispersion）问题，并详细比较了泊松混合模型与负二项混合模型（NBMM）的选择标准。 第6章：累积链接混合模型与有序分类数据：处理如疾病严重程度分级（轻、中、重）等有序分类变量，这是许多临床评分系统中的常见数据类型。 第7章：处理纵向数据中的不规则采样与缺失数据：这是混合模型在临床纵向研究中的关键优势。本书详细展示了如何利用LMM/GLMM处理非均衡的随访时间点和不完全观测数据（Missing At Random, MAR），并批判性地评估了不同缺失机制对模型结果的影响。 第三部分：高级随机效应结构与模型选择（第8-10章） 本部分着重于提升模型的复杂性和适应性，以应对更精细的生物学问题。 第8章：随机斜率与交叉分类模型：超越简单的随机截距，引入随机斜率模型，以捕捉不同个体或中心对处理效应（Treatment Effect）反应的异质性。深入探讨了三级模型（如患者嵌套于中心，中心嵌套于地区）的构建与解释。 第9章：非线性混合模型（NLMMs）在药代动力学中的应用：针对药代动力学（PK）和药效学（PD）数据，这类数据通常遵循非线性曲线（如一室或二室模型）。本书提供使用R语言中的`nlme`和`nlmer`函数构建和拟合PK/PD数据的实用示例。 第10章：模型比较与选择的挑战：混合模型模型选择比传统模型更为复杂。本章详细比较了AIC、BIC、以及基于检验统计量的似然比检验，并引入了信息准则的校正版本，指导研究者在偏差（Bias）和方差（Variance）之间找到平衡点。 第四部分：医学特定应用与数据管理（第11-12章） 本部分将理论与特定的医学研究设计紧密结合。 第11章：多中心试验与协调分析：如何利用随机效应来区分中心的固定效应（如标准操作程序差异）与随机效应（如中心间固有的患者群体差异）。提供了在多中心心血管试验中进行效应度量和异质性检验的案例分析。 第12章：遗传学与流行病学中的混合模型：探讨了在具有亲缘关系或家系数据的遗传流行病学研究中，混合模型如何纳入遗传相关性矩阵（Relatedness Matrix）来控制未观测的混杂因素。 第五部分：R与SAS编程实战指南（第13-14章） 本书提供了大量的、可直接复制运行的代码示例。 第13章：R语言的生态系统：重点介绍`lme4`包的最新功能，特别是处理GLMMs和随机斜率模型的稳健性测试。包含了数据预处理、模型拟合、残差诊断和Bootstrap重抽样的完整流程。 第14章：SAS的传统与威力：详细演示`PROC MIXED`和`PROC GLIMMIX`的语法结构，特别关注如何利用其强大的选项设置（如`RANDOM`语句中的协方差结构指定）来处理复杂的方差结构。 第六部分：结果解释、报告与局限性（第15章） 第15章：从模型到临床实践的转化：本章是全书的总结，指导读者如何撰写符合医学期刊要求的混合模型分析结果。重点在于解释固定效应系数、随机效应的方差分量，以及如何清晰地报告模型假设的满足情况（如残差的正态性检验）。同时也审视了混合模型在处理非MAR数据时的局限性，并简要提及了贝叶斯混合模型等替代方法。 特色与价值 本书的价值在于其深度、广度以及无可替代的实践性。读者将学会： 1. 诊断数据依赖性： 在分析前准确识别数据结构，避免使用错误的模型。 2. 模型构建的艺术： 熟练地在随机截距、随机斜率和交叉分类结构中进行选择和迭代。 3. 结果的临床解释： 将抽象的统计参数（如$ au$或$sigma^2$）转化为可用于临床决策的指标。 4. 代码的可靠性： 掌握行业主流软件的编程技巧，确保分析结果的复现性。 《医学中的应用混合模型》不仅是一本教科书，更是一份应对现代生物医学数据挑战的实用工具箱，是连接复杂统计理论与严谨临床研究的桥梁。

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