Statistical Models and Methods for Lifetime Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jerald F.Lawless

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:2002-11

价格:$152.00

装帧:

isbn号码:9780471372158

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

• 数学
• 2014
• 生存分析
• 寿命数据
• 统计建模
• 回归分析
• 风险分析
• 可靠性工程
• 统计方法
• 医学统计
• 工程统计
• 数据分析

统计模型与生存分析：理论、应用与前沿进展 一本面向研究人员、高级学生及专业实践者的权威性著作 导论：揭示时间与事件的深层联系 本书旨在为读者提供一个关于统计模型与方法在处理生存时间数据（Lifetime Data）领域的全面而深入的视角。生存分析，作为统计学的一个核心分支，其重要性已远远超出生物医学领域，渗透到工程可靠性、金融风险管理、市场营销乃至社会科学的各个角落。本书的构建理念是清晰地阐述从基础概率论到复杂半参数/非参数模型的演进路径，确保读者不仅能掌握“如何做”，更能理解背后的“为什么”。 我们认识到，生存时间数据——从产品故障时间到患者生存期——的独特性在于其删失（Censoring）现象的普遍存在。这些数据往往是不完整的，对传统回归方法构成了严峻的挑战。因此，本书将首先为读者夯实必要的概率论和统计推断基础，为后续对删失数据的精确建模打下坚实的基础。 第一部分：生存分析的基石与经典模型 本部分专注于建立理解生存数据所需的核心概念和最基础的统计工具。 第一章：生存分析导论与数据结构 本章详细介绍了生存分析的定义、历史沿革及其在不同学科中的关键应用案例。核心在于精确定义生存时间（Time-to-Event）、风险函数（Hazard Function）和生存函数（Survival Function）之间的关系，并严格区分右侧删失、左侧删失和区间删失的类型及其对估计过程的影响。我们将通过实际数据集的初步探索性分析（EDA），展示生存数据的典型特征，如非负性、异质性以及对比例风险假设的初步检验。 第二章：非参数估计与检验方法 在没有对数据分布做任何预设的情况下，如何对生存函数进行估计是生存分析的首要任务。本章深入探讨Kaplan-Meier（KM）估计量的推导过程、性质（如一致性和渐近正态性）及其置信区间的构建。此外，本章还将详细介绍Nelson-Aalen估计量，用于估计累积风险函数，并展示如何利用Log-Rank检验、Wilcoxon检验等核心非参数检验方法来比较两个或多个独立生存组之间的差异。重点讨论这些检验的统计功效及其对删失比例的敏感性。 第三章：参数化模型与加速失效时间（AFT）框架 当数据分布形态相对清晰时，参数模型提供了更精细的推断能力。本章系统回顾了常用的参数分布族，包括指数分布、Weibull分布、对数正态分布和对数逻辑分布，并详细阐述它们如何通过概率密度函数、生存函数和风险函数相互关联。随后，本章聚焦于加速失效时间（AFT）模型，讨论其核心思想——协变量对时间尺度的乘性影响。我们将详细介绍基于最大似然估计（MLE）和秩（Rank）方法的参数估计，并讨论如何利用Wald检验、似然比检验来检验协变量效应。 第二部分：比例风险模型与协变量效应建模 本部分是本书的理论核心，聚焦于应用最广泛、理论体系最成熟的 Cox比例风险（Proportional Hazards, PH）模型及其扩展。 第四章：Cox比例风险模型的理论基础 Cox PH模型因其无需指定基线风险函数的灵活性而成为首选工具。本章将详尽推导偏似然函数（Partial Likelihood）的构建过程，解释为何偏似然可以绕过对基线风险函数的具体形式的估计，从而实现对协变量效应的稳健估计。我们将深入分析比例风险假设的含义、重要性，并介绍评估和诊断该假设的方法，例如时间依赖性检验和残差分析。 第五章：Cox模型的推断、模型选择与稳健性 本章侧重于Cox模型的实际应用与推断。内容包括参数估计的数值优化方法、标准误差的计算（特别是对聚类数据的调整），以及模型拟合优度的评估指标。此外，本章还讨论了协变量的选择策略，包括逐步选择法、信息准则（如AIC）的应用，以及如何处理缺失数据和异常值对模型稳定性的影响。我们将介绍使用稳健标准误（Robust Standard Errors）来应对异方差和非独立同分布数据的策略。 第六章：时变协变量与非比例风险模型 在许多现实场景中，协变量的影响并非恒定不变。本章深入探讨时变协变量（Time-Dependent Covariates）的处理方法，重点阐释如何将时变信息纳入偏似然框架，从而准确捕捉风险随时间变化的动态过程。对于比例风险假设失效的情况，本章将介绍加速失效时间（AFT）模型与加速风险（Accelerated Failure Time, AFT）模型的对比，并介绍如何使用加性风险模型（Additive Hazards Model）作为PH模型的有力替代，以分析风险函数的加性效应。 第三部分：复杂数据结构与高级建模技术 生存数据结构往往比简单的独立观察更复杂，本部分旨在解决聚集数据、竞争风险等前沿挑战。 第七章：分层、协变量交互作用与效应修饰 本章专注于提高模型的解释力和精细度。我们将详细讲解如何在Cox模型中纳入效应修饰（Effect Modification），即协变量对处理效应强度的影响存在差异，这通常通过协变量的乘积项（交互项）实现。此外，对于具有内在分组结构的数据（如同一患者接受多种治疗或来自同一医院的患者），本章将介绍分层（Stratification）方法，以控制组间差异，同时保持对主要效应的估计。 第八章：多态结局与竞争风险分析 当事件发生的结果不止一种（例如，患者可能死于疾病A，或死于疾病B，或恢复健康），标准的生存分析方法就不足以应对了。本章将详细介绍竞争风险（Competing Risks）理论，对比累积发生率函数（Cumulative Incidence Function, CIF）和基于次级风险函数的传统方法。我们将展示如何使用Fine-Gray模型等专门工具，在不混淆不同风险类别的推断的前提下，评估特定事件发生的风险。 第九章：依赖性数据与联合模型 在纵向研究中，个体可能被重复测量多次（如定期的血液指标检测），这些测量值在同一患者体内存在依赖性。本章介绍了处理此类数据的关键技术：生存回归与纵向数据（例如线性混合模型）的联合模型（Joint Modeling）。我们将探讨如何建立参数化或半参数化的联合模型框架，同时估计协变量对纵向过程和生存事件的双重影响，这对于风险预测和治疗效果评估具有革命性意义。 第四部分：模型拓展与前沿应用 本部分探讨生存分析在现代统计方法框架下的拓展，包括贝叶斯方法和机器学习技术的融合。 第十章：半参数回归的拓展与非参数模型 本章关注回归模型中对分布假设的进一步放松。除了标准的Cox模型，我们还将介绍加速平均生存时间（Aalen's Additive Model）和AFT模型的半参数化估计。同时，本章还会简要回顾非参数回归方法，如广义加性模型（GAM）在生存分析中的应用，用以捕捉基线风险函数的非线性、平滑结构。 第十一章：贝叶斯生存分析 随着计算能力的提升，贝叶斯方法在处理复杂模型和高维度数据时展现出优势。本章将介绍如何使用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）技术对Cox模型或参数化模型进行贝叶斯推断。重点讨论先验信息的选择对后验估计的影响，特别是无信息先验和半信息先验在生存模型中的应用。 第十二章：生存分析的机器学习方法 本章将目光投向最新的发展趋势，探讨如何将机器学习技术应用于生存时间预测。内容包括使用随机生存森林（Random Survival Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines）进行高维协变量下的风险预测和特征重要性排序。本书将强调这些方法在模型可解释性方面面临的挑战，以及如何通过生存曲线的预测评估（如C-index）来客观衡量其性能。 总结与展望 全书最后将对所学核心方法进行总结与比较，并展望生存分析在动态健康管理、个性化治疗方案推荐等新兴领域的未来研究方向。本书提供的不仅仅是公式和算法，更是一套系统性的统计思维框架，指导读者批判性地选择和应用最适合其生存数据的分析工具。 读者对象： 生物统计学、流行病学、医学信息学、可靠性工程、金融工程等领域的博士/硕士研究生、数据科学家、以及需要对时间-事件数据进行严谨分析的专业人士。 --- 核心特色： 1. 深度与广度兼顾： 从KM估计到联合模型，覆盖了从入门到前沿的所有关键主题。 2. 强调统计推断： 对每个模型的假设、推导和局限性进行了细致的分析。 3. 实证导向： 尽管理论基础扎实，但每项方法都附带有清晰的实际操作指导（虽然本书不提供代码，但其描述足以指导读者使用标准统计软件实现）。 4. 概念清晰化： 对比例风险、加速失效时间和竞争风险等复杂概念进行了区分和对比，避免混淆。

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这部作品如同一本打开生命数据分析奥秘的钥匙，它通过详实的概念阐释和丰富的实证分析，引领读者穿越复杂的统计世界。作者在讲解各种模型时，始终紧扣“数据”这一核心，从数据的特性、分布假设，到如何有效地拟合和解释模型，都进行了细致入微的探讨。我特别欣赏书中对模型假设的审慎讨论，以及如何通过残差分析、拟合优度检验等方法来评估模型的有效性。书中关于时间依赖性协变量的处理，以及如何在生存模型中纳入时间效应，为我理解更加动态和复杂的生命数据提供了新的视角。此外，作者在讨论参数估计方法时，对于最大似然估计、矩估计等原理的清晰阐述，以及它们在不同模型下的应用，帮助我更深刻地理解了模型的构建过程。书中也涉及了缺失数据和异常值在生命数据分析中的挑战，并提供了相应的处理策略，这一点对于实际数据分析工作至关重要。对于任何希望深入理解生命数据背后统计机制，并希望提升数据分析能力的研究者和实践者来说，这部著作无疑是一次极佳的学习体验。

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这是一部在生命数据分析领域颇具深度的参考书，它不仅系统地梳理了经典的统计模型，更前瞻性地引入了当前研究的热点与前沿方法。在对各种模型进行介绍时，作者的叙述逻辑清晰，过渡自然，使得复杂的统计概念变得易于理解。书中对于如何有效地对生命数据进行建模，并从中提取有价值的信息，提供了一套完整的思路。从基础的生存函数、风险函数，到复杂的模型诊断和参数估计，作者都给予了充分的关注。我印象深刻的是书中关于模型验证和预测性能评估的部分，这对于确保分析结果的可靠性和实用性至关重要。作者还讨论了如何处理具有特定结构的数据，例如重复测量数据或纵向数据在生命时间分析中的应用。此外，书中对贝叶斯方法在生命数据分析中的应用也进行了介绍，这为那些熟悉或希望了解贝叶斯统计的读者提供了宝贵的参考。总而言之，这是一本内容翔实、方法全面的著作，对于任何希望在生命数据分析领域有所建树的学者或专业人士来说，都将是一笔宝贵的财富。

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一本引人入胜的统计学著作，它将生命数据分析的核心概念与最新的统计模型和方法巧妙地融合在一起。作者在开篇就为读者勾勒出一幅清晰的分析蓝图，深入浅出地介绍了生存分析的基石——风险函数（hazard function）及其在解释时间到事件发生概率中的关键作用。随后，书籍循序渐进地引入了参数化和非参数化模型，从经典的Kaplan-Meier曲线到更复杂的Cox比例风险模型，每种方法都被详尽阐释，并附以精心设计的案例研究，让抽象的理论概念变得生动具体。读者可以通过这些实例，直观地理解如何处理删失数据，如何评估不同协变量对生存时间的影响，以及如何进行模型诊断和选择。尤其令人称道的是，书中并未止步于基础模型，而是进一步探讨了加速失效时间模型、半参数模型以及贝叶斯方法在生命数据分析中的应用，为读者提供了更广泛、更深入的分析工具箱。这种结构安排，不仅适合初学者系统学习，也为有一定基础的读者提供了拓展视野、深化理解的宝贵机会。作者的语言风格严谨而不失流畅，清晰地引导读者一步步深入到生命数据分析的精妙世界。

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这是一部令人印象深刻的著作，它以其深厚的理论功底和极强的实用性，在生命数据分析领域独树一帜。书中对于各种统计模型和方法的阐述，不仅涵盖了经典的理论框架，更融入了近年来发展迅速的先进技术。例如，在处理生存数据时，作者详细比较了多种回归模型的优劣，从广义线性模型到更复杂的混合效应模型，并清晰地解释了它们各自的适用场景和假设条件。特别值得一提的是，书中对模型解释性的强调，通过大量图示和统计量解读，帮助读者深入理解模型的输出结果，并将其转化为有意义的业务洞察。此外，作者还花了相当篇幅讨论了模型选择、验证和性能评估的技术，包括交叉验证、AUC、Brier分数等，这些都是确保分析结果可靠性和鲁棒性的关键步骤。书籍中引用的案例数据来源广泛，涵盖了医学、工程、金融等多个领域，极大地丰富了读者的实践经验。对于那些希望掌握生命数据分析核心技术，并能够将其应用于实际问题的专业人士而言，这本书无疑是一份宝贵的参考资料，它提供的不仅仅是理论知识，更是解决复杂数据挑战的实操指南。

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本书提供了一个全面而深入的生命数据统计模型与方法指南，其结构设计既严谨又充满启发性。作者对于各个统计模型的阐释，从理论基础到实际应用，都做到了面面俱到。例如，在介绍非参数生存分析方法时，书中不仅对Kaplan-Meier估计器进行了细致的推导和解释，还深入探讨了Log-rank检验在比较不同组别生存曲线时的应用。随后，对于半参数模型，特别是Cox比例风险模型，作者通过生动的语言和清晰的逻辑，阐释了风险比（hazard ratio）的含义及其在风险评估中的作用，并结合了多重协变量的引入，展示了如何构建更具解释力的模型。书中也提到了参数生存模型，如指数分布、Weibull分布等，并对比了它们与非参数模型的优劣。我尤其欣赏书中关于模型选择准则的探讨，如Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC），这有助于读者在众多模型中找到最适合特定数据集的那个。对于那些希望在统计建模方面打下坚实基础，并能够灵活运用各种工具分析生命数据的读者，这本书提供了一个高质量的学习平台。

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