Analysis of Infectious Disease Data (Monographs on Statistics and Applied Probability) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:N.G. Becker

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:1989-05-01

价格:USD 97.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780412309908

丛书系列:

图书标签:

• Infectious Disease
• Data Analysis
• Statistics
• Applied Probability
• Epidemiology
• Biostatistics
• Mathematical Modeling
• Public Health
• Disease Surveillance
• Monographs

统计学与应用概率学专著系列：深度剖析现代公共卫生实践中的数据科学前沿 书名： Advanced Topics in Biostatistics and Stochastic Modeling for Epidemiological Surveillance 作者： 佚名（为确保内容独立性，此处不列出作者，以聚焦主题） 系列： 统计学与应用概率学专著系列（Monographs on Statistics and Applied Probability） 内容摘要： 本书旨在为生物统计学家、流行病学研究人员、公共卫生决策者以及精通复杂数据分析的高级研究生，提供一套关于利用前沿统计方法和随机过程模型来解决当代传染病监测、预测和干预评估中关键挑战的系统性指导。本书专注于那些在经典传染病建模框架（如SIR模型基础变体）之外，对精确理解和控制复杂疫情至关重要的先进技术。 全书结构严谨，从概率论的视角重新审视了传染病过程的内在随机性，随后深入探讨了处理非平稳、高维度和时空相关数据的先进统计工具。我们坚信，理解传染病传播的细微差别，需要超越简单的参数估计，转向复杂的贝叶斯推断、空间计量模型和机器学习在因果推断中的应用。 --- 第一部分：随机过程的深度拓展与传染性动力学建模 本部分将对描述疾病传播的基础随机过程进行一次彻底的、面向应用的拓展。我们不仅关注离散时间或连续时间马尔可夫链（CTMC）在基础模型中的应用，更着重于处理异质性（Heterogeneity）和网络结构对传播的影响。 第一章：超扩散过程与网络化传播 本章将详细介绍如何利用非齐次泊松过程和 Lévy 过程来捕捉疾病暴发中的超扩散（Super-diffusion）现象，即事件间隔时间并非服从标准的指数分布。核心内容包括： 1. 分数布朗运动在接触网络中的建模：如何将随机游走与非马尔可夫性的时间结构相结合，以模拟社会接触模式下的信息或病原体传播的长期依赖性。 2. 随机网络模型与演化博弈：引入动态随机网络（如 preferential attachment 和 fitness-based models），分析疾病在不断重组的社会结构中的传播阈值和最终规模。重点探讨基于度分布的传染力估计方法。 第二章：贝叶斯分层模型与多尺度推断 传统的似然推断在处理带有大量不确定性的层级数据时显得力不从心。本章将构建灵活的贝叶斯分层框架，以同时估计个体水平、区域水平和全球水平的流行病学参数。 1. 空间-时间异质性参数的动态估计：利用高斯过程（Gaussian Processes, GP）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields, MRF）来描述不同地理区域内基本再生数 $R_0$ 的空间自相关性和时间演变趋势。 2. 从不完整数据到可靠推断：探讨处理缺失的感染时间、报告延迟和无症状感染者数据（如血清学调查）的MCMC算法，包括汉密尔顿蒙特卡罗（HMC）和变分推断（Variational Inference）在传染病语境下的应用。 --- 第二部分：监测、预警与干预评估的统计前沿 本部分将聚焦于如何将理论模型转化为可操作的公共卫生工具，特别是针对新兴病原体和抗药性传播的监测系统。 第三章：时间序列分析与非平稳性诊断 传染病数据是典型的非平稳时间序列，受外部干预（如封锁、疫苗接种）影响剧烈。本章将深入探讨处理此类数据的专用技术。 1. 分段回归与变化点检测：应用 CUSUM 检验和Bayesian Change Point Analysis 来精确识别政策干预生效的时间点，并量化不同时期内传播率的变化。 2. ARIMA 模型的广义化：Incorporating Exogenous Variables (ARIMAX)：如何将气候因素、人口流动指标或社交媒体情绪等外部驱动变量纳入时间序列预测模型，以提高短期疫情预测的精度和解释性。 第四章：因果推断与政策效果的准实验设计 在实际流行病学中，随机对照试验往往难以实施。本章着重介绍如何利用观测数据来估计干预措施的真实因果效应。 1. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的高级应用：针对“封城”或“口罩强制令”这类干预措施，如何构建稳健的对照组，并处理高维协变量带来的共线性问题。 2. 断点回归（Regression Discontinuity, RD）与双重差分（Difference-in-Differences, DiD）：详细阐述如何在具有明确时间或空间边界的政策实施场景下，利用这些准实验方法来量化关键公共卫生策略的有效性（例如，特定年龄组疫苗推广对发病率的影响）。 --- 第三部分：大数据、计算挑战与面向未来的模型 本部分探讨当数据量爆炸式增长或需要整合非传统数据源时，统计建模所面临的计算和方法论挑战。 第五章：高维数据与机器学习在风险分层中的角色 传统回归模型在特征维度远超样本量时会失效。本章介绍如何利用正则化技术和集成方法进行精准的个体风险预测。 1. Lasso 和 Elastic Net 在预测住院风险中的应用：结合基因组学数据和临床特征，构建出具有可解释性的风险评分模型，关注模型选择的统计学有效性而非单纯的预测准确率。 2. 随机森林与梯度提升机（GBM）用于早期信号检测：探讨如何将这些非参数模型应用于监测系统中的异常模式识别，例如，检测药物不良反应报告中潜藏的集群爆发。 第六章：计算统计与模型可扩展性 复杂模型（如大规模空间-时间贝叶斯模型）的推断需要强大的计算支持。本章将侧重于优化算法效率和处理大数据集的方法。 1. 并行化 MCMC 算法：介绍 Gibbs 采样器、Metropolis-Hastings 算法的并行化策略，特别是在使用分布式计算环境（如 Spark 或 Dask）时的实现细节。 2. 近似贝叶斯计算（Approximate Bayesian Computation, ABC）：在似然函数难以计算或计算成本极高的情况下，利用 ABC 框架来校准和验证复杂的随机动力学模型，确保模型参数估计的稳健性。 结论与展望： 本书的最终目标是为读者提供一个全面的工具箱，使其能够超越标准的统计描述，深入到传染病现象背后的深层随机结构中。通过整合经典概率论、前沿因果推断和大规模计算方法，本书为下一代公共卫生统计学研究奠定了坚实的理论和实践基础。 --- 目标读者： 高级研究生、博士后研究员、生物统计学家、流行病学家、疫苗研发人员、以及国家/国际疾病控制机构的数据科学团队。 核心价值： 强调模型选择的统计严谨性、处理非平稳数据的能力、以及将复杂模型结果转化为明确政策建议的因果推断技能。本书不提供基础传染病模型（如基础 $R_0$ 估计）的入门介绍，而是直接聚焦于解决前沿、高难度问题所需的工具。

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