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衛生統計方法與應用進展-(第2卷) 版權信息
- ISBN：9787117093811
- 條形碼：9787117093811 ; 978-7-117-09381-1
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
衛生統計方法與應用進展-(第2卷) 內容簡介
21世紀是知識經濟日新月異的時代，信息的廣泛傳播和交流，知識的不斷更新，以及計算機技術的廣泛應用，越來越多的現代新理論、新方法應用到衛生統計學領域，使衛生統計學原理、方法及應用得到了很大的發展。衛生統計學作為一門方法學與應用學科，隨著醫學科學的迅猛發展和多學科研究工作的開展，日益受到人們的重視和關注。衛生統計學早已不僅限于一般的統計描述與分析，還包括衛生信息化建設、健康統計、衛生管理與衛生服務統計、統計分類與代碼、醫療保險統計、藥物臨床統計、基因挖掘與分子生物學中的統計方法、循證醫學中的統計方法、生命質量測評中的統計方法等多種統計學理論和方法。為了向廣大讀者介紹衛生統計學理論、方法和應用的國內外*新知識和信息，以適應各相關學科、專業學生及工作人員學習與應用衛生統計學的需要，促進學術交流，由衛生部統計信息中心牽頭，《中國衛生統計》雜志編輯部組織全國活躍在衛生統計科研與教學領域的中青年骨干專家學者編寫了《衛生統計方法與應用進展》一書。
《衛生統計方法與應用進展》第2卷重點介紹近年來在醫學衛生研究中所應用的衛生統計的新理論和新方法，全卷共有10章，各章相對獨立。內容包括Cox比例風險模型、生物信息分析統計方法、非經典條件下的回歸分析方法、結構方程模型、廣義估計方程和多水平模型、Bootstrap方法，Permutation檢驗、Monte Carlo方法、數據挖掘、Bayes統計方法等。每章在介紹方法的基礎上大多附有實際例子和計算機程序，使讀者了解方法的意義和實際應用。本書各章內容相對獨立，具有一定的實用性、先進性和新穎性，期望本書能夠不斷更新基層衛生統計工作者、科研人員以及碩士、博士研究生的衛生統計知識，提高衛生統計水平，對我國的衛生統計理論、方法和應用的交流有所推動和促進。
衛生統計方法與應用進展-(第2卷) 目錄
**章 Cox比例風險模型的發展與應用
**節 Cox比例風險模型
一、Cox比例風險模型的結構
二、參數估計
三、關于參數的解釋
四、變量的不同編碼方式對參數估計值的影響
第二節 比例風險性質的判別
一、比例風險的性質
二、比例風險的生存概率曲線識別法
三、比例風險的參數識別法
四、比例風險的殘差分析法
第三節 非比例風險的Cox模型配合
一、配合協變量與時間交互作用模型（時依系數法）
二、配合帶時依協變量的Cox模型（分段模型）
三、非比例風險的分層分析法
第四節 多次事件的生存分析
一、多次事件的資料結構
二、各種整理模式下的模型結構
三、多次事件資料的模型配合過程
四、多種事件的分析
第二章 生物信息分析統計方法
**節 生物信息學概述
一、生物信息學研究現狀與發展趨勢
二、生物信息學的生物內涵
三、生物信息學的信息學內涵
四、生物信息學研究和發展中的交叉學科和大科學特點
第二節 序列比較方法
一、數據庫搜索簡介
二、序列相似性定義
三、序列類似性的統計顯著性
四、算法的敏感性與準確度（選擇性）
五、有空隔配準的BLAST程序與位置特異的迭代BLAST程序
第三節 基因芯片的統計分析方法
一、基因芯片
二、基于基因芯片的數據挖掘及可視化
三、基因轉錄調控網絡分析
第四節 蛋白質序列模式和序列結構域摸式
一、基準序列（序列模式）：標紋、標志、指紋和位點
二、序列結構與模式匹配方法
第三章 非經典條件下的若干回歸分析方法
**節 穩健回歸方法
一、穩健統計的基本理論
二、穩健回歸方法進展
三、應用實例及軟件實現
第二節 截取回歸模型
一、Tobit模型概述
二、Tobit模型的異方差性和非正態性
三、應用實例及軟件實現
第三節 非參數回歸與廣義可加模型
一、非參數回歸的基本方法
二、偏倚-方差權衡和光滑參數的選擇
三、可加模型
四、廣義可加模型
五、應用實例及軟件實現
第四章 結構方程模型
**節 前言
第二節 結構方程模型中的幾個基本概念
第三節 結構方程模型中的兩類子模型
第四節 路徑圖及SEM的協方差結構
第五節 結構方程模型的分析步驟
第六節 結構方程模型中的模型識別
第七節 結構方程模型分析軟件
第八節 結構方程模型參數估計
第九節 結構方程模型的擬合度評價
第十節 結構方程模型的修正
第十一節 應用實例
第五章 廣義估計方程和多水平模型
**節 廣義估計方程
一、GEE模型簡介
二、幾種常見的組內相關矩陣
三、GEE的參數估計
四、GEE在生物醫學領域中的應用
五、其他應用
第二節 多水平模型
第六章 Bootstrap方法及其應用
第七章 Permutation檢驗及其應用
第八章 Monte Carlo方法及其在醫學中的應用
第九章 數據挖掘技術及其應用
第十章 Bayes統計方法應用
**節 Cox比例風險模型
一、Cox比例風險模型的結構
二、參數估計
三、關于參數的解釋
四、變量的不同編碼方式對參數估計值的影響
第二節 比例風險性質的判別
一、比例風險的性質
二、比例風險的生存概率曲線識別法
三、比例風險的參數識別法
四、比例風險的殘差分析法
第三節 非比例風險的Cox模型配合
一、配合協變量與時間交互作用模型（時依系數法）
二、配合帶時依協變量的Cox模型（分段模型）
三、非比例風險的分層分析法
第四節 多次事件的生存分析
一、多次事件的資料結構
二、各種整理模式下的模型結構
三、多次事件資料的模型配合過程
四、多種事件的分析
第二章 生物信息分析統計方法
**節 生物信息學概述
一、生物信息學研究現狀與發展趨勢
二、生物信息學的生物內涵
三、生物信息學的信息學內涵
四、生物信息學研究和發展中的交叉學科和大科學特點
第二節 序列比較方法
一、數據庫搜索簡介
二、序列相似性定義
三、序列類似性的統計顯著性
四、算法的敏感性與準確度（選擇性）
五、有空隔配準的BLAST程序與位置特異的迭代BLAST程序
第三節 基因芯片的統計分析方法
一、基因芯片
二、基于基因芯片的數據挖掘及可視化
三、基因轉錄調控網絡分析
第四節 蛋白質序列模式和序列結構域摸式
一、基準序列（序列模式）：標紋、標志、指紋和位點
二、序列結構與模式匹配方法
第三章 非經典條件下的若干回歸分析方法
**節 穩健回歸方法
一、穩健統計的基本理論
二、穩健回歸方法進展
三、應用實例及軟件實現
第二節 截取回歸模型
一、Tobit模型概述
二、Tobit模型的異方差性和非正態性
三、應用實例及軟件實現
第三節 非參數回歸與廣義可加模型
一、非參數回歸的基本方法
二、偏倚-方差權衡和光滑參數的選擇
三、可加模型
四、廣義可加模型
五、應用實例及軟件實現
第四章 結構方程模型
**節 前言
第二節 結構方程模型中的幾個基本概念
第三節 結構方程模型中的兩類子模型
第四節 路徑圖及SEM的協方差結構
第五節 結構方程模型的分析步驟
第六節 結構方程模型中的模型識別
第七節 結構方程模型分析軟件
第八節 結構方程模型參數估計
第九節 結構方程模型的擬合度評價
第十節 結構方程模型的修正
第十一節 應用實例
第五章 廣義估計方程和多水平模型
**節 廣義估計方程
一、GEE模型簡介
二、幾種常見的組內相關矩陣
三、GEE的參數估計
四、GEE在生物醫學領域中的應用
五、其他應用
第二節 多水平模型
第六章 Bootstrap方法及其應用
第七章 Permutation檢驗及其應用
第八章 Monte Carlo方法及其在醫學中的應用
第九章 數據挖掘技術及其應用
第十章 Bayes統計方法應用
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