寿命数据中的统计模型与方法

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出版者:中国统计出版社
作者:劳利斯
出品人:
页数:600
译者:茆诗松
出版时间:1998-1
价格:43.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787503724466
丛书系列:现代外国统计学优秀著作译丛
图书标签:
  • 数学/统计学
  • 数学
  • 生存分析
  • 可靠性
  • 医学
  • 寿命数据
  • 生存分析
  • 统计建模
  • 可靠性工程
  • 故障分析
  • 回归分析
  • 风险分析
  • 医学统计
  • 工程统计
  • 数据分析
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具体描述

这是本很适合工程界和医药界实际从事寿命数据分析的人们阅读。这本书可作这信领域研究生的教科书。本书主要讲述了、基本概念和模型、寿命表、图及有关方法、指数分布的统计方法、威布尔和极值分布的推断方法、几个其他模型的推断方法、参数回归模型、比例危险及有关的回归模型的无分布方法、非参数方法和无分布方法、拟合优度检验、多变量模型和随机过程模型。

统计学原理与应用:从基础理论到复杂模型 内容提要: 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的统计学知识体系,涵盖从基本概念到前沿模型的建立、检验与应用。全书结构严谨,逻辑清晰,注重理论深度与实际操作的结合,尤其侧重于现代数据分析中常用的统计工具和思维方式的培养。我们摒弃了对特定学科(如寿命数据分析)的深入探讨,而是将重点放在构建坚实的统计学基石,使读者能够灵活应对各种领域的数据挑战。 第一部分:统计学基础与描述性分析 本部分将奠定统计学学习的基石。首先,详细阐述概率论的基础,包括随机变量、概率分布(离散型与连续型)、期望、方差以及矩的性质。重点介绍几个核心分布,如正态分布、泊松分布、二项分布,并解释它们在不同情境下的适用性。 随后,深入探讨统计推断的理论框架。这包括样本与总体、抽样分布的概念,以及中心极限定理在统计推断中的核心地位。我们详细讲解参数估计的方法,包括点估计(如矩估计法、极大似然估计法)的原理、性质(无偏性、一致性、有效性)和计算过程。针对参数的区间估计,本书提供了基于标准误差和分布函数的置信区间的构建方法,并讨论了置信水平的选择与解释。 描述性统计是数据理解的第一步。本章将介绍如何有效地汇总和可视化数据。内容涵盖集中趋势(均值、中位数、众数)和离散程度(方差、标准差、四分位距)的计算与解释。可视化方面,我们将展示直方图、箱线图、散点图矩阵(Pair Plot)等工具的绘制技巧,并强调如何通过图形识别数据的分布形态、潜在的离群值以及变量间的初步关系。特别强调在处理高维数据时,降维可视化技术(如PCA的初步应用)的重要性。 第二部分:统计推断的核心:假设检验 假设检验是统计学应用的核心工具。本部分将系统讲解假设检验的逻辑和步骤。从原假设($H_0$)和备择假设($H_a$)的设定,到检验统计量的选取和P值的理解,每一步都进行了详尽的剖析。 详细阐述各类参数的单样本和双样本检验。这包括均值的Z检验、t检验(包括配对样本t检验),以及比例的检验(如大样本近似检验和精确检验)。对于方差的检验,将介绍卡方检验。 更进一步,本书深入讲解了方差分析(ANOVA)的原理和实践。我们不仅涵盖单因素和双因素ANOVA,还探讨了如何检验因子间的交互作用,以及ANOVA模型的正态性、方差齐性等前提假设的检验与处理。非参数检验作为对模型假设不满足时的替代方案,也将被重点介绍,包括Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。 第三部分:变量关系建模:回归分析 回归分析是量化变量间关系的最有力工具。本部分聚焦于线性回归模型的建立、解释与诊断。 简单线性回归部分,着重于最小二乘法的推导,回归系数的估计、统计显著性检验(t检验),以及决定系数 $R^2$ 的意义。我们还会详细讨论多重线性回归,包括变量选择的原则(如逐步法、前向选择、后向剔除),以及多重共线性的识别与缓解措施(如方差膨胀因子VIF)。 模型诊断在回归分析中至关重要。本书详细阐述了如何通过残差分析(残差图、QQ图)来检验线性、独立性、正态性和方差齐性假设。并介绍如何识别和处理异常点(Leverage Points)和强影响点(Influential Observations)。 超越标准线性模型,本书延伸至广义线性模型(GLM)的介绍,作为处理非正态响应变量的基础。重点介绍逻辑回归(Logistic Regression),用于二元或多元分类问题,解释对数几率(Log-Odds)和模型拟合优度(如AIC、Deviance)。 第四部分:进阶建模技术与多元分析 本部分将读者带入更复杂的统计建模领域,这些方法在处理结构化和高维数据时显示出强大的能力。 非参数回归与平滑技术:介绍局部加权散点平滑(LOESS/LOWESS)等方法,它们在不预设函数形式的情况下捕捉数据中的非线性趋势。 生存分析基础:在不涉及特定寿命数据模型的前提下,本书将介绍生存分析的通用概念,如事件发生率、删失数据(Censoring)的类型,以及Kaplan-Meier 估计量的计算和图示方法,用于描述事件累积发生概率。 主成分分析(PCA)与因子分析:作为多元数据降维和结构发现的技术,本书详述了特征值、特征向量的计算,以及如何解释主成分的贡献度和因子载荷矩阵,以期从复杂数据集中提取关键信息。 第五部分:统计计算与软件应用 统计学理论必须辅以强大的计算能力。本书的最后一部分侧重于统计软件在实际问题中的应用,指导读者如何使用主流统计软件(如R或Python的统计库)来实现前述的理论模型。内容包括:数据预处理、模型拟合的命令语法、结果输出的正确解读、以及结果的可视化呈现,确保读者具备将统计理论转化为实际分析报告的能力。 本书对统计方法的介绍,严格基于数理统计的严谨推导,而非简单地罗列公式,但又力求用清晰的语言和丰富的实例来阐述概念,旨在培养读者独立思考和构建恰当统计模型的专业素养。

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用户评价

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这本书的纸张质量和装帧设计也值得称赞。在如今电子阅读盛行的时代,一本实体书的触感和阅读体验显得尤为重要。这本书的纸张选择了适中的哑光铜版纸,既能保证墨色的清晰度,又不会因为反光而让长时间阅读感到疲劳。书脊的装订非常牢固,即便是频繁翻阅查阅公式,也不用担心松散或损坏。更贴心的是,书中大量的数学符号和希腊字母都印刷得极其清晰锐利,这对于需要精确识别公式细节的读者来说,简直是福音。我记得有一次深夜赶一个报告,需要快速核对一个协方差矩阵的表达方式,这本书提供的视觉清晰度,让我得以迅速准确地找到所需信息,避免了因阅读模糊符号而产生的误差。这种对细节的关注,体现了出版方对学术读者的尊重,也保证了阅读体验的舒适度。

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这本书的索引和术语表部分做得极其详尽和专业。作为一本工具书级别的参考资料,查找效率是衡量其价值的重要标准之一。我发现,无论是基础的定义还是某个复杂定理的名称,都能在索引中迅速定位到其首次出现的页码以及相关的讨论部分。而且,术语表的编排不仅是简单的字母排序,它还试图在某些关键术语旁标注出其在本书中的核心思想的简短概括,这比单纯的字典式定义要高效得多。有一次我需要在短时间内回顾某个假设检验的边界条件,通过索引快速定位后,书本立即将我带到了那个讨论最集中的地方,旁边附带的简要回顾,使得知识点的重新激活过程非常流畅。这表明作者和编辑团队在追求内容深度的同时,也充分考虑到了读者在实际使用中对便捷性的要求,使得这本书的实用价值得到了极大的提升。

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这本书的文字功底着实了得,作者的语言风格非常严谨,但绝不晦涩难懂。我特别欣赏作者在解释复杂的概率论基础时所采用的类比和图示,这极大地降低了学习门槛。举个例子,在介绍极大似然估计原理时,作者没有直接抛出复杂的数学推导,而是先用一个非常贴近生活的场景来阐述“可能性最大化”的直观含义,然后再逐步过渡到数学公式的严密证明。这种教学上的用心,使得这本书在众多统计学著作中脱颖而出。我个人认为,一本优秀的学术书籍,其价值不仅在于其内容的深度,更在于它如何有效地将知识传递给读者。这本书在这方面做得非常出色,它成功地搭建了一座连接理论与实践的桥梁。读完前几章后,我感觉自己对统计推断的内在逻辑有了更深刻的认识,不再是停留在“会用公式”的层面,而是真正理解了公式背后的统计哲学。这种由内而外的提升,才是一本好书带给读者的最大财富。

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我尤其喜欢这本书在案例选择上的独到眼光。它似乎没有局限于传统的金融或生物统计学案例,而是引入了一些跨学科的、非常具有时代性的数据分析场景。例如,其中关于时间依赖性事件发生率的建模部分,作者巧妙地结合了近年来在社交网络传播动力学中的一些早期数据,展示了如何运用经典的统计框架去分析新兴领域的复杂现象。这种跨界的思维,极大地拓宽了我的应用视野。过去我总觉得统计模型是相对固定的工具箱,但这本书让我意识到,这些模型本身具有极强的适应性和延展性。它鼓励读者不要被既有的应用场景所束缚,而是要深入挖掘数据背后的潜在结构,并灵活调配最合适的统计工具。对于那些希望将统计知识应用于非传统研究领域的学者来说,这本书提供的思维路径是无价的宝藏。

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这本书的封面设计非常吸引人,那种深沉的蓝与白色的字体搭配,给人一种既专业又富有深度的感觉。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的,当时正在寻找一些关于时间序列分析的进阶材料。拿到手后,我立刻被它的排版和结构所吸引。作者在内容组织上显然下了不少功夫,逻辑链条非常清晰,从基础概念的引入到复杂模型的推导,每一步都衔接得恰到好处,让人在阅读过程中能够保持连贯的思考。它不像有些教科书那样干巴巴地堆砌公式,而是巧妙地穿插了一些实际的应用案例,这对于理解抽象的统计概念至关重要。特别是关于生存分析中的非参数估计方法那一部分,讲解得深入浅出,即便是初次接触这些高级模型的读者,也能很快把握其核心思想。这本书的深度和广度都令人印象深刻,它更像是一本可以伴随研究者长期成长的参考工具书,而不是一本只供快速翻阅的入门读物。每当我遇到新的统计难题时,总会习惯性地翻阅一下这本书的相关章节,总能从中找到新的启发和解决问题的思路。

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