Meta-Analysis of Binary Data Using Profile Likelihood pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Bohning, Dankmar

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:

价格:785.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781584886303

丛书系列:

图书标签:

• Meta-analysis
• Binary data
• Profile likelihood
• Statistical modeling
• Data analysis
• Biostatistics
• Medical statistics
• Research methodology
• Quantitative research
• Evidence-based medicine

好的，以下是根据您的要求撰写的一份图书简介，旨在全面介绍该书的核心内容，同时避免提及“Meta-Analysis of Binary Data Using Profile Likelihood”这一特定书名及其直接相关内容。 --- 《统计推断中的非参数与半参数方法：基于似然框架的深入探讨》 导言 在当代统计学研究与实际应用中，对复杂数据结构的精确建模与可靠推断至关重要。传统的参数化模型在许多现实场景中面临挑战，因为它们往往需要对底层数据分布做出过于严格的假设。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，聚焦于在不依赖于强硬分布假设的前提下，如何运用先进的统计工具——特别是那些根植于广义似然框架的非参数（Nonparametric）和半参数（Semiparametric）方法——来进行严谨的统计推断。 本书的核心目标是引导读者理解如何构建、估计和检验那些能够更灵活地适应真实世界数据的模型。我们将穿越参数空间与函数空间之间的边界，探讨如何通过优化特定的统计准则，从数据中提取出最大化信息量的估计量。 第一部分：似然推断的理论基础与扩展 本部分奠定了全书的理论基石。我们首先回顾经典的极大似然估计（MLE）及其在渐近理论中的关键作用，如费舍尔信息、Cramér-Rao 下界等。随后，我们将重点转向超越标准参数模型的领域，引入了广义似然框架的概念。 我们将详细探讨如何在半参数模型中，即模型一部分被参数化，而另一部分则被视为一个未知的函数族时，进行有效的推断。这涉及到对得分函数（Score Functions）的重新定义，以适应包含无限维参数（即函数）的情况。重点将放在局部似然（Local Likelihood）方法上，这是一种强大的工具，允许我们在特定点的邻域内使用局部参数模型进行估计，从而实现对函数形态的平滑估计。 此外，我们还将深入解析配置文件（Profile）的概念在估计过程中的作用。理解如何“固定”或“消除”模型中那些我们不直接感兴趣的参数或函数分量，转而优化在特定约束下的似然函数，是掌握半参数推断的关键一步。这不仅涉及对标准似然的剖析，更关乎如何构建出具有优良统计性质的估计量。 第二部分：函数空间的估计与检验 第二部分将理论付诸实践，专注于如何从数据中估计出未知的函数结构，并对这些结构进行可靠的假设检验。 核平滑与半参数回归： 我们将研究如何利用核函数（Kernels）来构造平滑的估计量。特别地，本书将详细阐述半参数回归模型，例如在生存分析或回归分析中，当协变量对响应变量的影响是剂量效应（即非线性或非参数形式）时，如何通过迭代的配置文件优化过程来估计这些效应。 有效信息量与约束优化： 在处理复杂模型时，构建有效估计量（Efficient Estimators）至关重要。我们将探索局部渐近正规性（LAN）在半参数框架下的推广，并介绍如何识别和构造有效信息（Efficient Information），这通常涉及对模型结构进行特定分解。 假设检验的构造： 检验是统计推断的核心环节。本书将详尽介绍基于似然框架的检验方法，包括似然比检验（Likelihood Ratio Tests）的推广形式。在半参数设置下，由于自由度问题和未知函数的存在，标准卡方分布的适用性需要被严格考察。我们将介绍如何运用渐近分布理论来推导检验统计量的渐近性质，以及如何应对由估计函数族边界带来的复杂性。 第三部分：应用领域与高级主题 本书的最后一部分将拓宽读者的视野，展示这些先进方法的实际应用潜力，并探讨一些前沿的研究课题。 时间依赖性与纵向数据分析： 在分析随时间变化的纵向数据时，个体间的相关性和时间依赖性引入了显著的复杂性。我们将探讨如何应用广义估计方程（GEE）与半参数模型相结合，来处理重复测量数据，同时保持对体内变异的稳健估计。 因果推断中的半参数模型： 因果推断要求我们估计反事实结果。在无法完全观测到的情况下，半参数模型提供了一种灵活的框架来识别和估计平均因果效应。我们将讨论结构方程模型的半参数扩展，以及如何利用逆概率加权等技术，将配置文件优化与因果识别问题结合起来。 计算挑战与数值方法： 理论推导的背后是复杂的数值计算。我们将讨论在实践中实现这些估计量所需的算法，例如迭代再加权最小二乘（IRLS）的变体，以及如何使用数值优化库来高效地求解高维或无限维的优化问题。 目标读者 本书面向具有扎实数理统计学背景的研究生、博士后研究人员、生物统计学家、流行病学家、经济学家以及任何希望在数据分析中超越标准线性模型限制的专业人士。它不仅是一本理论参考书，更是一本指导读者构建和应用高阶统计模型的实用指南。阅读本书需要对概率论、数理统计学和矩阵代数有清晰的认识。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆