Statistics Toolkit (EBMT-EBM Toolkit Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:BMJ Books

作者:Rafael Perera

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:2008-02-15

价格:USD 27.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781405161428

丛书系列:

图书标签:

• 科普
• 数据处理
• 统计学
• 生物统计学
• 循证医学
• EBM
• EBMT
• 医学统计
• 数据分析
• 研究方法
• 临床研究
• 统计工具

好的，这是一份关于一本假定名为《统计学工具箱（EBMT-EBM工具箱系列）》的书籍的详细简介，内容完全围绕该书可能涵盖的主题进行构建，而不包含原书名的任何具体信息。 --- 《高级量化分析与决策支持：统计学实践指南》 书籍简介 在当今数据驱动的世界中，理解和有效利用统计学工具已不再是学术研究的专属领域，而是企业决策、公共政策制定乃至日常问题解决的核心能力。《高级量化分析与决策支持：统计学实践指南》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的统计学框架，帮助他们从海量数据中提取有价值的见解，并将其转化为可靠的行动方案。 本书的定位是作为一本技术性的参考手册和实战训练的桥梁，面向那些需要在复杂数据集上进行严谨分析的专业人士、研究生、数据分析师以及对深度统计建模感兴趣的科学工作者。它不仅系统地介绍了经典统计学的核心概念，更侧重于现代数据科学和应用统计学中的关键方法论和技术实现。 第一部分：基础与推断的重建 本书的开篇部分着力于巩固读者对统计学基本原理的理解，但不同于入门教材的浅尝辄止，本部分强调对概率论、随机变量和抽样分布的深入探讨，为后续的统计推断打下坚固的基础。 第1章：概率论与分布的现代视角 本章超越了基础的排列组合，深入探讨了复杂的随机过程模型，如马尔可夫链（Markov Chains）和泊松过程（Poisson Processes）在时间序列数据中的应用。重点讲解了中心极限定理（CLT）在不同分布族下的适用边界，并引入了基于贝叶斯定理的条件概率推断的实战案例。 第2章：描述性统计的高效可视化与摘要 本章探讨了如何利用现代工具进行高维数据摘要。讨论了描述统计量（均值、方差、偏度和峰度）的局限性，并着重介绍了鲁棒统计量（如中位数、四分位数间距、M-估计量）在存在异常值时的数据描述作用。可视化部分聚焦于信息密度最高的图形表示法，包括箱线图的变体、小提琴图以及高密度散点图的替代方案。 第3章：经典统计推断的深度剖析 本章详细阐述了参数估计理论，包括矩估计法（MoM）与最大似然估计法（MLE）的理论基础、优良性质（无偏性、一致性、有效性）的证明思路，以及费舍尔信息量（Fisher Information）在估计效率衡量中的作用。在假设检验方面，本书着重于Neyman-Pearson框架下的功效分析（Power Analysis）、I类和II类错误控制，并对比了频率学派与贝叶斯推断在构建置信区间和可信区间上的哲学差异。 第二部分：线性模型的深度扩展与诊断 线性模型是统计分析的基石，本部分将线性模型的讨论提升至一个更具挑战性和实用性的层面，涵盖了其扩展形式和必要的模型诊断技术。 第4章：多重线性回归的精细化处理 本章深入研究了多重共线性（Multicollinearity）的识别、量化及其对模型稳定性的影响。详细介绍了岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）等收缩估计方法的数学原理、参数选择标准（如AIC、BIC、GCV）的比较，并探讨了何时以及如何使用正则化技术来提高模型的预测性能和可解释性。 第5章：广义线性模型（GLM）的全面应用 本章系统地介绍了GLM的框架，包括指数族分布（Exponential Family Distributions）的特性。重点讲解了逻辑回归（Logistic Regression）用于二元响应变量、泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据的建模，以及Gamma回归在处理右偏连续数据中的应用。模型拟合的迭代过程（如Fisher Scoring算法）被清晰阐述。 第6章：模型诊断、残差分析与稳健性检验 一个健全的模型依赖于对假设的严格检验。本章是模型实施的关键环节，涵盖了对线性模型的诊断工具，如Cook距离、杠杆值（Leverage）、DFBETAS等影响度量。残差分析部分扩展到非标准化的残差、学生化残差以及QQ图的高级解读。同时，本章介绍了一系列非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）作为参数模型失效时的替代方案。 第三部分：面向复杂数据的先进建模技术 现代数据往往具有复杂的结构，如时间依赖性、空间相关性或非线性关系。本部分聚焦于处理这些复杂性的高级统计方法。 第7章：方差分析（ANOVA）与混合效应模型 本章区分了固定效应模型与随机效应模型的应用场景。在多因素ANOVA中，重点讨论了交互作用的解释和事后检验（Post-hoc Tests）的选择。更重要的是，本章详尽介绍了线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models, LMEMs）在处理嵌套数据（如患者在不同诊所、重复测量）时的优势，并介绍了最大似然（ML）与限制最大似然（REML）估计方法的选择准则。 第8章：时间序列分析与波动性建模 本章引入了处理具有时间结构数据的方法。从ARIMA模型的识别、估计和诊断流程（如Ljung-Box检验）开始，延伸到处理非平稳性问题（差分与单位根检验）。波动性建模部分，深入探讨了ARCH和GARCH模型的结构，这对于金融和经济数据分析至关重要。 第9章：非参数与半参数方法的引入 当数据结构不适合严格的参数假设时，非参数方法提供了强大的替代。本章介绍核密度估计（Kernel Density Estimation）及其带宽选择，以及局部回归平滑技术（如LOESS）。半参数模型方面，重点讨论了Cox比例风险模型在生存分析中的应用，以及样条函数（Splines）如何在回归框架中灵活地捕捉非线性趋势。 第四部分：统计计算与实践操作 本书的最后一部分侧重于将理论转化为可操作的分析流程，强调计算效率和软件实现。 第10章：贝叶斯统计的计算方法 本章作为贝叶斯方法的实践入门，详细介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的原理，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs Sampling。重点讨论了如何评估MCMC链的收敛性（如Gelma诊断），以及如何使用结果进行后验预测和模型比较（如DIC准则）。 第11章：模拟、重采样与置信度的检验 本章聚焦于通过模拟来解决难以解析求解的问题。详细介绍了自助法（Bootstrap）在估计抽样分布、构建置信区间方面的应用，以及置换检验（Permutation Tests）在简单假设检验中的有效性。这些技术被视为现代统计实践中不可或缺的工具。 第12章：数据挖掘与模型选择的统计学视角 本章将统计建模与数据挖掘领域进行连接。讨论了分类与回归树（CART）的构建机制，以及通过交叉验证（Cross-Validation）来评估模型泛化能力的方法。重点在于如何从纯粹的预测模型中提炼出具有统计显著性的解释变量，确保模型选择不仅基于预测准确性，更基于推断的严谨性。 结语 《高级量化分析与决策支持：统计学实践指南》旨在培养读者不仅“会用”统计软件，更能“理解”模型背后的数学逻辑和统计假设的批判性思维。通过结合详实的理论推导、细致的案例分析以及对计算方法的探讨，本书确保读者能够自信地驾驭从简单推断到复杂建模的整个统计分析流程，从而在任何需要数据支持的领域做出更加稳健和前瞻性的决策。

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