Survival and Event History Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Aalen, Odd O./ Borgan, Ornulf/ Gjessing, Hakon K.

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9780387202877

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 随机过程
• 生存分析
• 生存分析
• 事件历史分析
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 社会科学
• 医学统计
• 流行病学
• 纵向数据
• 时间序列分析

《生存与事件史分析》是一本深入探讨时间依赖性数据分析方法的专业著作。本书旨在为读者提供一套全面且实用的工具，用以理解和建模事件发生的时间规律。 本书的核心在于“事件史分析”，这是一种处理当观察对象在特定时间段内是否经历某个“事件”的数据分析技术。这种“事件”可以是多种多样的，从医学领域的疾病复发、死亡，到工程领域的设备故障，再到社会科学中的失业、结婚等。关键在于，我们不仅关心事件是否发生，更关心事件在何时发生。 首先，本书将带您领略生存分析的基础理论。您将学习到如何定义生存时间，以及如何处理删失数据，这是生存分析中最具挑战性也最重要的一环。删失数据是指我们无法完整观察到某些个体的整个观察期，例如在研究结束时，某些个体尚未发生目标事件，或者在研究过程中失访。本书将详细介绍右删失、左删失和区间删失，并提供相应的估计方法，确保分析的有效性。 Kaplan-Meier曲线将是您遇到的第一个可视化工具，它能够直观地展示生存函数的估计，让您快速了解群体在不同时间点的生存概率。 接着，您将深入了解精算模型。本书将详细介绍风险函数（hazard function）的概念，它是描述在给定时间点上，在未发生事件的个体中，事件发生的瞬时速率。通过对风险函数的理解，我们可以更精细地刻画事件发生的动态过程。 随后，本书将重点介绍 Cox比例风险模型。这是事件史分析领域中最具影响力的回归模型之一。您将学习到如何使用 Cox 模型来探索各种协变量（例如年龄、治疗方法、环境因素等）对事件发生风险的影响。本书将详细讲解模型的假设、参数估计、模型诊断以及结果的解释，使您能够有效地识别关键的预测因子，并量化它们的影响程度。 除了 Cox 模型，本书还将介绍参数生存模型，例如指数分布模型、韦布尔分布模型、对数正态分布模型等。这些模型假设生存时间的分布服从特定的概率分布，允许我们对生存过程的形状做出更强的假设，并在某些情况下提供更精确的估计。本书将比较参数模型和半参数模型（如 Cox 模型）的优缺点，帮助您根据实际数据选择最合适的模型。 本书的一大亮点是其对事件史分析在各个学科领域的广泛应用进行了详尽的阐述。您将看到，无论是生物医学研究中评估药物疗效、预测患者预后，还是工程领域中分析产品寿命、预测设备故障率，亦或是经济学中研究失业持续时间、预测企业倒闭风险，事件史分析都能提供强大的分析框架。本书将通过大量的实际案例，展示如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。 更进一步，本书还将探讨多事件史分析。在现实世界中，一个研究对象可能经历多种不同类型的事件，或者同一事件发生多次。例如，一个患者可能经历多种疾病的复发，或者一个设备可能发生多次故障。本书将介绍处理这些复杂情况的方法，帮助您理解和建模多个相关事件的发生过程。 此外，本书还会涉及竞争风险分析（competing risks analysis）。当存在多个可能发生的互斥事件，且一个事件的发生会阻止其他事件的发生时，就需要采用竞争风险分析。例如，在癌症患者的研究中，死亡可能由癌症本身引起，也可能由其他疾病引起。本书将教会您如何正确处理这类问题，避免产生错误的结论。 为了帮助读者更好地掌握这些技术，本书提供了丰富的计算示例，并指导读者使用主流的统计软件（如 R、SAS、Stata 等）来实现这些分析。附录中将提供详细的软件代码和操作指南，确保即使是没有编程背景的读者也能轻松上手。 总而言之，《生存与事件史分析》是一本集理论性、方法性和实践性于一体的著作。它不仅为统计学、流行病学、生物统计学、工程学、经济学和社会学等领域的专业人士提供了必备的知识和技能，也为那些对时间依赖性数据分析感兴趣的初学者提供了一个坚实的研究基础。阅读本书，您将能够自信地驾驭复杂的时间数据，从中提取有价值的洞察，并做出更明智的决策。

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我是在一个极为偶然的机会下接触到这本书的，当时我正深陷于处理一个棘手的纵向数据分析项目，数据中的“时间到事件”的缺失值和审查问题让我焦头烂额，几乎要放弃传统的回归方法。市面上流传的很多入门材料往往只停留在Kaplan-Meier曲线和简单的Cox比例风险模型介绍上，对于更进阶的、处理多重因果路径和时间依赖协变量的复杂模型几乎避而不谈，或者只是蜻蜓点水。这本书的出现，如同黑夜中的一盏明灯。它的叙事逻辑有一种老派的、德式的严谨感，每一个概念的引入都建立在坚实的基础之上，仿佛作者在耐心地为你铺设地基，确保你不会在盖到高层时出现结构性坍塌。我尤其欣赏它对模型假设前提的讨论——那种不留情面的剖析，强迫读者去审视自己的数据和研究问题是否真正符合模型的适用范围。这种对“适用性”的执着，远比单纯教会你如何“运行”一个模型要高明得多。它教会你的不是工具本身，而是如何成为一个审慎的工具使用者。

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这本书的封面设计简直是教科书级别的典范——简约而不失内涵，深蓝色的背景配上醒目的白色标题和作者信息，立刻给人一种严谨、专业的印象。我拿起它时，首先感受到的是纸张的质感，厚实而略带磨砂的触感，预示着内页内容绝非泛泛之谈。初翻目录，那种扑面而来的系统性知识结构就让人心中一凛。它显然不是那种试图用花哨的比喻或轻松的口吻来“科普”复杂统计概念的读物，而是直指核心的学术重镇。我期待它能为我梳理那些我一直模糊不清的生存模型背后的深层逻辑，特别是关于删失数据处理的那些微妙差异。那种期望，就像一个迷路已久的人终于找到了一张详尽地图时的释然与激动。这本书的排版也十分考究，字体大小适中，行间距恰到好处，即便面对大量的公式和图表，阅读起来也不会感到视觉疲劳。装帧的牢固程度也让人放心，即便是需要经常翻阅和标记重点的研读者，也能保证它能经受住时间的考验。它散发出的那种沉稳的气场，仿佛在无声地宣告：这本书里承载的知识是经过时间沉淀和学界反复检验的真知灼见。

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阅读这本书的过程，与其说是“阅读”，不如说是一种持续的“对话”和“挑战”。它绝不是那种可以轻松地在通勤路上翻上几页就有所收获的轻松读物。相反，它要求读者保持高度的专注力，尤其是在涉及时间序列分解和非参数估计的部分。我发现自己不得不经常停下来，对照着自己的笔算草稿，反复推敲公式推导的每一步。它的语言风格非常精准，几乎没有冗余的形容词，每一个词汇的选择都是为了最大化信息的密度和精确性。这种风格，对于追求效率和深度的研究人员来说，是莫大的福音，它避免了理解上的歧义。我感觉自己不是在读一个作者的观点，而是在参与一场由顶尖统计学家精心设计的思维迷宫。突破每一个难点时，那种醍醐灌顶的快感，是其他任何同类书籍都难以给予的。它成功地将那些原本令人望而生畏的数学理论，通过严密的逻辑链条，变得可以被理解和应用，前提是你愿意付出相应的认知努力。

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从实际操作的角度来看，这本书的配套资源（如果存在的话，我指的是其内容结构所暗示的深度）似乎指向了一个非常成熟的学术生态系统。它所阐述的各种模型——从基础的生存回归到复杂的时变效应模型——其论述的连贯性，让人确信这背后有一个清晰的教学或研究路线图。我特别关注了其中对于模型诊断和残差分析部分的论述，通常这是很多教材草草了事的地方。然而，这本书却花费了大量的篇幅来探讨如何从非标准残差中挖掘出模型未能捕捉到的信息，这对于需要发表高质量研究成果的学者来说，简直是宝藏级别的指导。它不仅告诉你如何拟合一个模型，更重要的是，它教会你如何“审视”这个模型，如何对其提出质疑，以及如何通过迭代来不断逼近真相。可以说，它更像是一本“如何成为一个优秀的生存分析师的行动指南”，而非一本简单的参考手册。它的深度和广度，注定它会成为我案头上使用频率最高的一本工具书。

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这本书给我最大的震撼，在于其对“事件”和“时间”之间复杂关系的哲学性探讨。它超越了单纯的统计技术层面，深入到事件发生机制的本质。比如，它对于不同类型审查（右向、左向、区间）的细致区分，以及如何将这些现实世界的限制完美地映射到数学框架内，展现了作者深厚的跨学科功底。我注意到书中引用了大量的经典文献，并且对不同学派对同一问题的处理方式进行了细致的比较，这极大地拓宽了我的学术视野。我不再仅仅满足于使用某个预设的软件包函数，而是开始追问“为什么”是这个函数，以及在我的特定情境下，是否存在一个更精妙、更贴合实际的替代方案。这本书仿佛一位德高望重的导师，在你犯错时温和地指正，在你思路受限时巧妙地启发。它培养的不是机械操作员，而是能够自主构建分析策略的独立思考者。这种价值导向，在快餐式知识泛滥的当下，显得尤为珍贵。

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生存分析的随机(点)过程视角，比随机的人写得还清楚

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