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出版者:Wiley-Interscience

作者:Norman R. Draper

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:1998-4-23

价格:USD 166.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471170822

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

An outstanding introduction to the fundamentals of regression analysis-updated and expanded The methods of regression analysis are the most widely used statistical tools for discovering the relationships among variables. This classic text, with its emphasis on clear, thorough presentation of concepts and applications, offers a complete, easily accessible introduction to the fundamentals of regression analysis. Assuming only a basic knowledge of elementary statistics, Applied Regression Analysis, Third Edition focuses on the fitting and checking of both linear and nonlinear regression models, using small and large data sets, with pocket calculators or computers. This Third Edition features separate chapters on multicollinearity, generalized linear models, mixture ingredients, geometry of regression, robust regression, and resampling procedures. Extensive support materials include sets of carefully designed exercises with full or partial solutions and a series of true/false questions with answers. All data sets used in both the text and the exercises can be found on the companion disk at the back of the book. For analysts, researchers, and students in university, industrial, and government courses on regression, this text is an excellent introduction to the subject and an efficient means of learning how to use a valuable analytical tool. It will also prove an invaluable reference resource for applied scientists and statisticians.

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书名为《Applied Regression Analysis》，但其内容与您所指的那本书无关。《计算生物学中的复杂系统建模与分析》一、图书概述与定位《计算生物学中的复杂系统建模与分析》是一本面向高阶本科生、研究生以及从事生物信息学、系统生物学、生物物理学和生物工程领域研究人员的专业教材与参考书。本书的核心目标是系统性地介绍如何运用先进的数学、统计学和计算方法，对生命科学中固有的复杂、非线性且高维度的系统进行精确的建模、模拟与深入分析。生命系统，从基因调控网络到细胞信号通路，再到生态群落，其特征在于组分间的相互作用是高度依赖环境、具有涌现性（Emergence）和适应性的。传统的还原论方法往往难以捕捉这种系统层级的行为。因此，本书将焦点置于系统论和复杂性科学的视角下，探讨如何构建能够反映生物学现实的计算框架。本书避免了对特定生物学实验技术的流水账式描述，而是强调方法论的普适性和模型构建的严谨性。它旨在弥合理论数学、计算机科学与前沿生物学研究之间的鸿沟，使读者能够熟练地将抽象的数学工具转化为解决实际生物学难题的有效方案。二、主要内容模块与深度解析本书内容结构清晰，共分为六个主要部分，层层递进，从基础理论迈向尖端应用。第一部分：复杂系统建模基础本部分奠定理论基础，回顾现代生物系统建模所需的数学工具。 1. 非线性动力学基础回顾：深入探讨常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述生物过程中的应用，重点介绍稳定性分析、相平面分析、极限环和分岔理论在细胞周期调控和代谢网络中的实际案例。 2. 随机过程与噪声在生物学中的作用：鉴于生物系统中固有的随机性（如基因表达的随机性、分子数的有限性），本章详细阐述了马尔可夫链、泊松过程和布朗运动。尤其关注化学反应网络（CRN）的随机模拟方法，如Gillespie算法（SSA）的改进与应用。 3. 信息论与网络熵：将信息论的框架引入生物系统分析，量化基因调控网络中的信息传递效率、冗余度和相互信息，评估网络结构对信息流动的约束。第二部分：网络科学与拓扑分析生物学系统本质上是网络，本部分侧重于网络拓扑结构如何决定功能。 1. 图论基础与生物网络构建：涵盖无向图、有向图、加权图的表示方法，重点讨论如何从高通量数据（如蛋白质-蛋白质相互作用PDB、基因共表达数据）中可靠地构建网络模型。 2. 复杂网络特性：深入分析无标度网络、小世界网络在细胞调控中的体现。详细讲解中心性指标（介数中心性、度中心性、特征向量中心性）在识别关键节点（如“枢纽基因”或“核心蛋白”）中的作用。 3. 模块化与层次结构：介绍社区发现算法（如Louvain算法、谱聚类）在识别生物学功能模块（如信号通路、代谢簇）中的应用，并讨论网络层次结构对系统鲁棒性的影响。第三部分：概率图模型与因果推断在处理基因调控、表观遗传调控等具有潜在因果关系的数据时，概率模型至关重要。 1. 贝叶斯网络（BN）：详细介绍BN的结构学习和参数估计，用于推断基因或蛋白质之间的条件依赖关系。探讨如何使用MCMC方法进行推断。 2. 动态贝叶斯网络（DBN）：将时间维度引入BN，用于分析基因表达随时间的变化趋势和时序调控。 3. 因果推断方法：介绍结构因果模型（SCM）和Do-calculus在生物学中的应用，尝试从观测数据中区分相关性与真正的因果驱动力，特别是在处理干预实验数据时。第四部分：计算建模的高级技术本部分聚焦于处理高维、大规模生物数据集和高保真模拟的计算方法。 1. 降维与特征提取：深入讲解主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）在处理基因表达矩阵中的应用。重点介绍t-SNE和UMAP在单细胞测序数据可视化和细胞类型识别中的优势与局限。 2. 深度学习在系统生物学中的应用：不仅停留在浅层网络，本书重点讲解变分自编码器（VAE）用于学习细胞状态的低维潜在空间，以及图神经网络（GNN）在预测蛋白质功能、药物靶点发现中的前沿应用。 3. 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）：专门探讨如何使用ABM模拟细胞群体行为（如肿瘤生长、免疫细胞迁移），强调个体异质性和空间结构对宏观结果的影响。第五部分：参数估计、模型验证与不确定性量化一个模型只有经过严格的验证和不确定性分析，其生物学结论才具有说服力。 1. 参数识别与校准：介绍最小二乘法、最大似然估计（MLE）以及更鲁棒的贝叶斯方法（如贝叶斯MCMC框架）来确定模型参数。 2. 模型可识别性分析：讨论模型结构是否能唯一确定参数的问题，这是许多复杂生物模型面临的瓶颈。 3. 模型选择与比较：介绍AIC、BIC以及交叉验证技术在比较不同复杂度模型拟合优度方面的应用。重点强调敏感性分析，以确定哪些参数对模型输出影响最大。第六部分：前沿案例研究与挑战最后一部分将前述方法应用于解决当前系统生物学中的核心难题。 1. 代谢流分析（FBA）的扩展：结合网络流理论，分析在营养限制或基因敲除条件下代谢网络的动态响应。 2. 单细胞数据整合与轨迹推断：利用概率图模型和流形学习技术，重建细胞命运决定的连续过程。 3. 宏观生态系统建模：探讨如何使用偏微分方程和空间统计学方法模拟微生物群落或生态系统的空间分布和演化。三、本书的特色与读者收益本书的独特之处在于其方法的深度和跨学科的整合性。 1. 计算工具与生物洞察并重：每一个章节都以一个具体的生物学问题（如基因开关的噪声、群体感应的阈值）为驱动力，引出相应的数学工具，确保读者理解“为什么”使用该工具，而不是仅仅学会“如何”使用。 2. 代码实现与可复现性：书中提供了大量的伪代码和基于Python/R的开源代码示例，用于演示关键算法（如Gillespie算法、GNN训练），方便读者直接在自己的数据集上进行实践和验证。 3. 强调模型的局限性：明确指出每种模型的内在假设和适用范围，培养读者批判性地评估计算结果的能力，避免“模型万能论”。通过系统学习本书内容，读者将能够独立设计、实现和评估复杂的计算模型，从而在生物学研究中掌握从数据到机制理解的完整流程，有效应对高通量数据带来的分析挑战。