衛(wèi)生統(tǒng)計方法與應用進展（第2卷）

內容概要

　　《衛(wèi)生統(tǒng)計方法與應用進展（第2卷）》重點介紹：近年來在醫(yī)學衛(wèi)生研究中所應用的衛(wèi)生統(tǒng)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(tǒng)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(shù)據挖掘、Bayes統(tǒng)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?！缎l(wèi)生統(tǒng)計方法與應用進展（第2卷）》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《衛(wèi)生統(tǒng)計方法與應用進展（第2卷）》能夠不斷更新基層衛(wèi)生統(tǒng)計工作者、科研人員以及碩士、博士研究生的衛(wèi)生統(tǒng)計知識，提高衛(wèi)生統(tǒng)計水平，對我國的衛(wèi)生統(tǒng)計理論、方法和應用的交流有所推動和促進。

書籍目錄

第一章 Cox比例風險模型的發(fā)展與應用第一節(jié) Cox比例風險模型一、Cox比例風險模型的結構二、參數(shù)估計三、關于參數(shù)的解釋四、變量的不同編碼方式對參數(shù)估計值的影響第二節(jié) 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(shù)識別法四、比例風險的殘差分析法第三節(jié) 非比例風險的Cox模型配合一、配合協(xié)變量與時間交互作用模型（時依系數(shù)法）二、配合帶時依協(xié)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(jié) 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(tǒng)計方法第一節(jié) 生物信息學概述一、生物信息學研究現(xiàn)狀與發(fā)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(fā)展中的交叉學科和大科學特點第二節(jié) 序列比較方法一、數(shù)據庫搜索簡介二、序列相似性定義三、序列類似性的統(tǒng)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(jié) 基因芯片的統(tǒng)計分析方法一、基因芯片二、基于基因芯片的數(shù)據挖掘及可視化三、基因轉錄調控網絡分析第四節(jié) 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第一節(jié) 穩(wěn)健回歸方法一、穩(wěn)健統(tǒng)計的基本理論二、穩(wěn)健回歸方法進展三、應用實例及軟件實現(xiàn)第二節(jié) 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(tài)性三、應用實例及軟件實現(xiàn)第三節(jié) 非參數(shù)回歸與廣義可加模型一、非參數(shù)回歸的基本方法二、偏倚-方差權衡和光滑參數(shù)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(xiàn)第四章 結構方程模型第一節(jié) 前言第二節(jié) 結構方程模型中的幾個基本概念第三節(jié) 結構方程模型中的兩類子模型第四節(jié) 路徑圖及SEM的協(xié)方差結構第五節(jié) 結構方程模型的分析步驟第六節(jié) 結構方程模型中的模型識別第七節(jié) 結構方程模型分析軟件第八節(jié) 結構方程模型參數(shù)估計第九節(jié) 結構方程模型的擬合度評價第十節(jié) 結構方程模型的修正第十一節(jié) 應用實例第五章 廣義估計方程和多水平模型第一節(jié) 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(shù)估計四、GEE在生物醫(yī)學領域中的應用五、其他應用第二節(jié) 多水平模型一、多水平模型簡介二、多水平模型的參數(shù)估計三、多水平logist。ic模型四、多水平probit模型及余重對數(shù)模型五、多水平Poisson模型六、多類結果及有序結果的多水平logistic回歸七、多元重復測量資料的多水平模型第三節(jié) 廣義估計方程與多水平模型的正確應用一、GEE中作業(yè)相關矩陣的選擇二、關于缺失數(shù)據三、GEE與多水平模型的比較四、GEE與多水平模型的軟件實現(xiàn)第六章 Bootstrap方法及其應用第一節(jié) 發(fā)展簡史第二節(jié) 基本思想第三節(jié) 與傳統(tǒng)方法的比較一、Bootstrap區(qū)間估計二、Bootstrap假設檢驗第四節(jié) 在生物醫(yī)學領域的應用一、主成分的可信區(qū)間估計二、可加性logistic回歸模型參數(shù)的估計三、臨床試驗中生物等效性檢驗第五節(jié) Bootstrap方法的正確應用一、Bootstrap方法的資料要求二、E]ootstrap的誤差與自舉樣本數(shù)的確定三、Bootstrap的刀切法診斷四、Bootstrap法的偏差校正第七章 Permutation檢驗及其應用第一節(jié) 發(fā)展簡史第二節(jié) 基本思想和實施步驟一、基本思想二、買施步驟第三節(jié) Permutation檢驗與傳統(tǒng)方法的比較一、在一元分析中的應用二、在多元分析中的應用第四節(jié) 在生物醫(yī)學領域中的應用一、微陣列數(shù)據分析中的應用二、臨床試驗資料分析中的應用第五節(jié) Permutation檢驗的正確應用一、Permutation含義和特點二、檢驗統(tǒng)計量與模擬次數(shù)三、應用前景第八章 MonteCarlo方法及其在醫(yī)學中的應用第一節(jié) 簡介第二節(jié) MonteCarlo方法的基本思想一、MonteCarlo方法的基本原理二、MoteCarlo方法的一般步驟三、一個簡單的例子四、MonteCarlo方法的適用范圍第三節(jié) MonteCarlo方法的收斂性和誤差一、MonteCarlo方法的收斂性二、MonteCarlo方法的誤差三、減少方差的一些技巧四、MonteCarlo方法的優(yōu)缺點第四節(jié) 隨機數(shù)和偽隨機數(shù)一、隨機數(shù)及其性質二、產生隨機數(shù)的方法三、偽隨機數(shù)的獨立性和均勻性四、偽隨機數(shù)的產生方法第五節(jié) 常用的MonteCarlo抽樣方法一、連續(xù)型變量的抽樣方法二、離散型變量的抽樣方法三、特殊的抽樣方法四、多維隨機變量的抽樣五、關于正態(tài)分布的抽樣第六節(jié) MonteCarlo方法在醫(yī)學上的應用一、回歸分析中的應用二、飲食暴露評價三、生物醫(yī)學現(xiàn)象(過程)的直接模擬四、疾病預防與監(jiān)測中抽樣方案的考查五、藥物的臨床實驗六、應用中的注意事項第九章 數(shù)據挖掘技術及其應用第一節(jié) 數(shù)據挖掘概述一、數(shù)據挖掘的定義和范疇二、數(shù)據挖掘的特點三、數(shù)據挖掘算法的基本要求四、數(shù)據挖掘的過程第二節(jié) 概念描述：一、概念描述的生成過程二、概念分層三、數(shù)據泛化第三節(jié) 數(shù)據挖掘基礎數(shù)學理論一、基于概率論和數(shù)理統(tǒng)計的數(shù)據挖掘二、模糊理論三、粗糙集理論四、不確定性理論的關系第四節(jié) 數(shù)據挖掘最優(yōu)化理論一、模擬退火算法二、人工神經元模型三、進化算法(evolutionaryalgorithm)四、蟻群算法(antcolonyalogrithm)五、支持向量機六、SA、ANN、EA、ACA、SVM的比較第五節(jié) 分類方法一、基于數(shù)理統(tǒng)計的分類算法二、基于機器學習的分類算法第六節(jié) 聚類方法一、聚類分析概述二、聚類處理的數(shù)據結構三、相似性測度四、聚類算法種類五、典型聚類方法第七節(jié) 關聯(lián)規(guī)則一、基本概念二、關聯(lián)規(guī)則挖掘算法三、基于興趣度的關聯(lián)規(guī)則挖掘第十章 Bayes統(tǒng)計方法應用第一節(jié) 概述一、Bayes定理二、Bayes統(tǒng)計對信息的利用三、先驗分布的選擇與確定四、Bayes統(tǒng)計推斷五、Bayes統(tǒng)計學與經典統(tǒng)計學的聯(lián)系第二節(jié) 使用MCMC方法解決Bayes統(tǒng)計計算問題一、Bayes統(tǒng)計學所面臨的實際困難二、MCMC方法概述三、使用MCMC方法需要考慮的幾個實際問題第三節(jié) Bayes統(tǒng)計分析軟件——WinBUGS一、構造統(tǒng)計模型二、迭代收斂性的診斷三、WinBUGS一般操作第四節(jié) 應用實例一、對各醫(yī)院心臟手術死亡率的估計二、一般線性回歸三、logistic回歸四、meta分析五、應用Cox回歸進行生存分析

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《衛(wèi)生統(tǒng)計方法與應用進展(第2卷)》由人民衛(wèi)生出版社出版。

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