Mixed Models Analyses Using the SAS System Course Notes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:SAS Publishing (COR)

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isbn号码:9781599943411

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• SAS
• Mixed Models
• Statistics
• Biostatistics
• Regression
• Data Analysis
• Course Notes
• SAS Programming
• Quantitative Methods
• Modeling

好的，以下是一本关于 高阶统计推断与贝叶斯方法在现代生物统计学中的应用 的图书简介，内容详实，力求自然流畅，避免任何技术化或模板化的痕迹。 --- 书籍名称：高阶统计推断与贝叶斯方法在现代生物统计学中的应用：从复杂模型构建到实际数据解释 导言：超越线性模型的疆界 在生物医学研究的快速发展中，我们所处理的数据集正变得空前复杂。传统的线性模型和简单回归方法往往难以捕捉生物系统中固有的非线性关系、层次结构以及时间依赖性。本书旨在为统计学家、生物统计学家以及高级生命科学研究人员提供一套全面的工具集，用以驾驭这些复杂数据结构。我们聚焦于两种关键的、在现代数据科学中占据核心地位的方法论：高阶（或分层）统计推断和实用的贝叶斯建模技术。 本书的写作哲学是“从理论到实践的无缝过渡”。我们不仅深入探讨了这些方法的数学基础，更强调在真实生物数据集中的应用与解释。目标是让读者能够自信地构建出能够精准反映生物学过程的复杂模型，并对结果进行严谨的、面向临床或政策制定的阐述。 第一部分：分层与混合效应模型的深化理解 本部分将研究那些处理具有内在分组结构或重复测量的复杂数据集的方法。 第一章：回归模型中的随机效应：理论与诊断 我们从混合效应模型（Mixed Effects Models）的建立开始，明确区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）。重点讨论随机截距模型（Random Intercept Models）和随机斜率模型（Random Slope Models）的选择标准，以及如何在模型中纳入协方差结构（如AR(1)结构）。本章将详细解析如何利用残差分析、QQ图以及似然比检验（Likelihood Ratio Tests）来诊断模型假设是否被满足，并介绍在模型不满足正态性假设时如何利用广义线性混合模型（GLMMs）进行扩展。 第二章：处理时间依赖性与纵向数据分析 生物学研究中，纵向数据（Longitudinal Data）是常态。本章将专门探讨如何使用广义估计方程（GEE）和线性/非线性混合模型来分析具有时间依赖性的观测值。我们将对比GEE（关注总体平均效应）和混合模型（关注个体差异）的优缺点，并重点介绍如何纳入时间-处理交互作用项，以揭示治疗效果在时间轴上的动态变化。此外，我们将覆盖非线性混合效应模型（NLMMs）在药代动力学（PK/PD）建模中的应用实例。 第三章：空间与地理统计学在生物学中的交叉应用 对于环境流行病学或生态毒理学研究，数据的空间自相关性不容忽视。本章引入了空间回归模型，包括空间滞后模型（Spatial Lag Models）和空间误差模型（Spatial Error Models）。我们将讲解如何使用地理信息系统（GIS）数据来构建空间权重矩阵，并解释在存在空间异质性时，传统模型的估计偏倚。 第二部分：现代贝叶斯统计推断的核心技术 贝叶斯方法为处理不确定性、纳入先验知识以及构建灵活的层次结构提供了强大框架。本部分将引导读者从经典频率学派思维模式转向概率性建模。 第四章：贝叶斯统计基础与MCMC入门 本章为贝叶斯建模奠定坚实基础。从贝叶斯定理的直观理解开始，过渡到后验分布的计算挑战。重点讲解马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，特别是Metropolis-Hastings 算法和Gibbs 抽样的工作原理。我们将详细演示如何通过收敛诊断工具（如Gelman-Rubin 统计量和跟踪图）来评估MCMC链的质量，并指导读者如何正确设定合理的先验分布（Informative vs. Non-informative Priors）。 第五章：构建分层贝叶斯模型 分层结构是贝叶斯建模的精髓所在，它天然适用于生物学中多层次的嵌套数据（如基因嵌套于细胞，细胞嵌套于个体）。本章将演示如何将第二部分中讨论的混合效应模型转化为全贝叶斯框架下的层次模型。我们将重点讲解“部分汇集”（Partial Pooling）的概念，即模型如何根据数据量在全局信息和局部信息之间进行智能权衡，这对于小样本研究尤为重要。 第六章：贝叶斯方法在特定生物统计学问题中的应用 本章通过实战案例展示贝叶斯方法的灵活性： 1. 生存分析的贝叶斯扩展： 使用贝叶斯加速失效时间（AFT）模型和Cox比例风险模型的贝叶斯版本，尤其是在处理缺失数据或高危分组时。 2. 因果推断的贝叶斯视角： 探讨如何使用贝叶斯结构方程模型（BSEM）来估计复杂的调解和调节路径，并利用不确定性量化来支持干预决策。 3. 高维数据处理： 介绍使用贝叶斯稀疏性先验（如Horseshoe Prior）进行特征选择和模型降维的方法。 第三部分：模型诊断、后处理与结果报告 一个优秀的模型不仅要能运行，更需要被正确地验证和清晰地传达。 第七章：模型评估与模型选择的先进技术 我们将超越传统的AIC/BIC标准，深入探讨贝叶斯模型选择的新兴指标。重点介绍广泛信息准则（WAIC）和留一预测信息准则（LOO-CV），解释它们在评估模型的预测性能和泛化能力方面的优越性。本章还将讨论模型拟合优度检验（Posterior Predictive Checks）的实践操作。 第八章：解释复杂模型结果与高效沟通 复杂的统计模型往往难以向非专业人士解释。本章专注于结果的可视化和叙述策略。我们将展示如何构建交互式图形，用以展示随机效应的个体变异性，以及如何使用后验密度区间（Credible Intervals）来代替P值进行结论的阐述。特别强调在医学期刊和报告中，如何清晰地呈现贝叶斯分析的结果，确保科学发现的准确传达。 总结 本书面向的是寻求提升其统计建模能力的严肃研究者。它要求读者具备一定的初级统计学背景，并渴望超越教科书上标准的、假设严格满足的线性模型的限制。通过对高阶推断和贝叶斯方法的深入剖析与实践演练，读者将获得构建和解释下一代生物医学数据的能力。

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