医学统计学内容概要、考题精选与考题详解

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出版者:军事医学科学出版社
作者:胡良平
出品人:
页数:232
译者:
出版时间:2000-10
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787801212153
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具体描述

本书共分三篇,第一篇将医学统计学中的主要知识点以提纲挈领的方式作了总结,以便读者用尽可能少的时间抓住医学统计学的精髓,从而实现正确掌握和合理选用各种实验设计方法和统计分析方法之目的;第二篇是医学统计学考题精选,汇集了笔者近15年来为医学科研人员和医学硕士研究生讲授医学统计学过程中反复揣摩出来的20套精彩的考试试卷,题形多样化,涉及的内容宽、广,且具有一定的深度,有些问题保持着其最初的“原形”,是考察读者对统计学概念、理论和方法掌握得否准确的难得的资料;第三篇是医学统计学考题详解,书中对每道题都给出了尽可能详细的解答,必要时,还指出解决出类问题时,人们易犯的错误。通过解析精心设计出来的医学统计学考题,将有助于提高读者合理运用统计学解决实际问题的能力。

  本书适合那些试图顺利通过医学或卫生统计学课程考试的本科生和研究生学习使用;也适合那些希望解决医学科研中的统计学问题,但常常在选择实验设计和统计分析方法时尚没有充分把握的读者学习使用;还适合各高等医药院校和医学科研单位的统计教员出考题时参考使用。将20套考卷随机组合,举一反三,可在较短的时间内产生出多套高水平的考卷,对教、学双方都是大有裨益的。

好的,这是一本关于《现代生物信息学前沿技术与应用》的图书简介,旨在深入探讨和介绍当前生物信息学领域最前沿的研究方法、工具和实际应用案例。 --- 图书简介:现代生物信息学前沿技术与应用 导言:生命科学的数字化浪潮与数据驱动的未来 随着高通量测序技术、蛋白质组学、代谢组学等“组学”技术的飞速发展,生物学研究正以前所未有的速度迈入大数据时代。海量的生物学数据如同新时代的石油,蕴藏着揭示生命奥秘、攻克重大疾病的巨大潜力。然而,如何高效地存储、管理、分析和解释这些复杂数据,已成为制约生命科学进步的关键瓶颈。《现代生物信息学前沿技术与应用》应运而生,本书聚焦于当前生物信息学领域最活跃、最具创新性的技术路线和分析范式,旨在为生命科学研究人员、生物信息学专业学生以及相关产业的工程师提供一套全面、深入且实用的技术指南。 本书的撰写基于对近五年国际顶尖学术期刊(如 Nature, Science, Cell 及其子刊,以及 Bioinformatics, Genome Research 等专业期刊)的深度梳理,精选了那些已在实际研究中展现出强大效能和广阔前景的前沿技术。我们力求跳脱出基础软件和传统统计方法的重复介绍,着重于解析“新一代”的计算范式如何重塑生命科学的未来。 --- 第一部分:基因组学与转录组学的深度解析 第一章:单细胞测序数据分析的挑战与突破 传统的群体测序掩盖了细胞间的异质性。本书将重点剖析单细胞测序(scRNA-seq, scATAC-seq, CITE-seq)数据分析的独特挑战,包括数据稀疏性、批次效应校正和降维聚类策略。 高分辨率细胞亚群鉴定: 详细介绍基于轨迹推断(Trajectory Inference)的算法,如 Monocle 3 和 PAGA,用于解析细胞发育和分化过程中的动态变化。 空间转录组学整合: 探讨如 Visium 和 MERFISH 等空间组学技术的数据处理流程,特别是如何将空间信息与基因表达特征进行耦合分析,实现对组织微环境的精准描绘。 多模态数据融合: 深入讲解如何利用 MOFA+ 或 Seurat V4/V5 中针对多组学数据的整合分析方法,从不同维度构建统一的细胞状态模型。 第二章:宏基因组学的新型组装与功能挖掘 随着长读长测序技术(如 PacBio HiFi 和 Oxford Nanopore)的成熟,宏基因组的从头组装精度和完整性得到了质的飞跃。 长读长数据预处理与高质量组装: 重点介绍基于先进图算法(如 De Bruijn Graph 优化)的宏基因组装配流程,如何有效处理重复序列和基因组结构变异。 基于深度学习的物种和功能注释: 探讨利用预训练的深度神经网络模型(如基于 Transformer 结构的编码器)对未培养微生物的功能基因进行高精度预测,超越传统的基于比对的方法。 微生物群落的时间序列建模: 应用动态贝叶斯网络等方法,分析特定环境或疾病状态下微生物群落的演替规律及其驱动机制。 --- 第二部分:蛋白质组学与结构生物学的计算前沿 第三章:蛋白质结构预测的深度学习革命 AlphaFold 2 及其后续模型(如 AlphaFold 3, RoseTTAFold)已彻底改变了蛋白质结构生物学。本书将详尽解析这些模型的内部工作原理及其在实际研究中的应用。 注意力机制(Attention Mechanism)在蛋白质结构预测中的核心作用: 剖析如何通过残基间的相互作用矩阵来捕获三维空间信息。 蛋白质复合物预测与相互作用界面分析: 介绍基于结构预测模型对多聚体和蛋白质-配体复合物的预测方法,以及如何评估预测置信度。 端到端(End-to-End)的蛋白质功能预测: 从序列到功能(Function-from-Structure)的计算流程,包括结合位点和酶催化活性的预测。 第四章:质谱数据的先进解析与数据挖掘 高分辨质谱技术产生了海量的、高维度的蛋白质和代谢物数据。 去卷积与定量分析的新算法: 聚焦于解决复杂混合物中信号重叠问题的先进去卷积算法,以及基于稀疏表示学习的定量分析方法。 代谢物网络构建与通路富集: 利用网络科学方法构建代谢物-代谢物、代谢物-蛋白质相互作用网络,并结合多组学数据进行通路重塑。 蛋白质翻译后修饰(PTM)位点的精准鉴定: 介绍结合机器学习和光谱碎片离子分析的 PTM 位点识别新工具。 --- 第三部分:计算方法的创新与系统集成 第五章:因果推断在生物学中的应用 传统的关联性分析难以建立明确的因果关系。本书将引入高级统计学和计算模型,探索生物学中的因果关系。 双重机器学习(Double Machine Learning)用于表型与基因型的因果效应估计: 评估特定基因变异对复杂疾病易感性的真实因果影响。 工具变量法在观测性研究中的应用: 解决混杂因子对基因-环境相互作用分析的干扰问题。 因果图模型(DAGs)在通路推断中的应用: 构建描述生物分子间调节关系的因果结构模型。 第六章:生物信息学工具链的自动化与可重复性 现代研究越来越依赖复杂、多步骤的分析流程。本书强调构建健壮、可复现的计算环境。 容器化技术(Docker/Singularity)在生物计算中的部署: 确保分析环境的标准化和可移植性。 工作流管理系统(Nextflow/Snakemake)的高级应用: 学习如何设计可扩展、容错性强的复杂分析流程,实现大规模并行计算。 云计算平台(AWS/Google Cloud)的生物信息学优化: 针对大规模基因组数据处理的成本效益分析与资源调度策略。 --- 结语:面向未来的计算生物学家的技能图谱 《现代生物信息学前沿技术与应用》不仅提供了对前沿技术的介绍,更着重于培养读者将这些复杂工具整合应用于解决实际生物学问题的能力。本书是连接“数据”与“发现”之间的桥梁,是每一个致力于利用计算驱动生命科学突破的研究人员的必备参考书。通过掌握这些前沿技术,读者将能够驾驭下一波生物技术革命带来的数据洪流,在基因组学、蛋白质组学乃至系统生物学的广阔天地中占据制高点。

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读后感

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用户评价

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我必须提到这本书在内容深度上的平衡把握得非常到位。对于初学者来说,它循序渐进地构建知识体系,确保了基础的牢固;而对于有一定基础的人而言,它在某些高级主题上提供的洞察力,也是相当宝贵的。例如,在生存分析或多因素回归模型这一块,作者并没有采取“一笔带过”的态度,而是通过图示和模拟数据,清晰地展示了模型选择和结果解释的关键陷阱。这种对复杂主题的“化繁为简”的能力,体现了作者高超的专业素养和教学经验。它不像某些参考书那样堆砌晦涩难懂的术语,而是始终坚持以服务于学习和理解为核心目标,让读者在知识的海洋中航行时,始终拥有明确的灯塔指引。

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总而言之,这本书的装帧设计、内容逻辑组织、案例的选取与解析深度,都展现出一种对读者负责任的态度。它绝非市面上那种赶工拼凑的习题集,而是一部经过深思熟虑、精心打磨的学术工具书。它成功地将理论学习的严谨性、考题准备的针对性以及实践应用的指导性熔于一炉。每一次翻阅,都能带来新的启发,无论是在理解某个统计概念时卡壳,还是在梳理考试复习脉络时感到迷茫,这本书总能提供最清晰、最可靠的解答。对于任何一位致力于在医学统计学领域深耕的人士来说,这本书都绝对是书架上不可或缺的“镇馆之宝”,它的价值远远超出了其标价。

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阅读这本书的过程,对我来说就像进行了一次深入的知识探险。作者在阐述统计学原理时,总是能巧妙地融入医学案例,这让学习过程充满了代入感。我特别欣赏书中对每一个统计检验背后的逻辑推导的细致剖析,而不是仅仅停留在“怎么用”的层面。这种对“为什么”的深入挖掘,极大地提升了我对统计思维的理解。很多其他教材往往会忽略掉对统计假设前提的讨论,但这本书却详尽地说明了这些前提条件的重要性,这对于避免在实际研究中得出误导性的结论至关重要。而且,书中所选取的案例都极具代表性,覆盖了从流行病学调查到临床试验设计的各种场景,这让知识的迁移能力得到了显著增强。阅读完毕后,我感觉自己不再是简单地套用公式,而是真正开始像一名研究人员那样去思考数据背后的意义。

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这本书的实用价值,主要体现在其对历年考题的精妙解析上。我发现许多习题集往往只是简单地给出答案,而这本书的“考题详解”部分,简直是一堂堂生动的解题示范课。作者不仅解释了正确答案的推导过程,更重要的是,他们深入剖析了常见的错误选项是如何产生的,以及为什么那些看似合理的干扰项是错误的。这种“正误对比”的教学方式,极大地锻炼了我的辨析能力。面对那些需要综合运用多个知识点的综合题时,书中的步骤分解清晰到位,每一步的推理都有明确的理论依据支撑。这种详尽到近乎苛刻的解析,帮助我彻底消除了知识盲点,也让我对考试的侧重点有了更精准的把握。可以说,这部分内容是通往高分路上不可或缺的“通关秘籍”。

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这本书的封面设计简直是工业美学的典范,那种沉稳的蓝色调,配上精炼的字体,让人一眼就能感受到内容的专业与深度。我一直都在寻找一本能够将枯燥的统计学理论与实际的医学应用完美结合的书籍,而这本《医学统计学内容概要、考题精选与考题详解》恰好满足了我的期待。它不仅仅是一本教科书,更像是一个经验丰富的导师,在我学习的道路上指引方向。书中的排版清晰有序,即使是面对复杂的公式和图表,也能让人迅速抓住重点。特别是章节之间的过渡非常自然流畅,使得原本抽象的统计概念变得易于理解和记忆。这种精心的编排,无疑是为我们这些学习者节省了大量时间,让我们能更专注于核心知识的掌握。这本书的实用性体现在每一个细节里,从基础概念的梳理到高级分析方法的介绍,都体现了作者深厚的学术功底和对教学艺术的深刻理解。

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