Basic Statistics and Pharmaceutical Statistical Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Taylor & Francis

作者:Muth, James E.De

出品人:

页数:744

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 112.94

装帧:HRD

isbn号码:9780849337994

丛书系列:

图书标签:

统计学
制药统计
生物统计
医学统计
数据分析
统计方法
药物研发
临床试验
统计应用
基础统计

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具体描述

The first edition of Basic Statistics and Pharmaceutical Statistical Applications successfully provided a practical, easy-to-read, basic statistics book. This second edition not only updates the previous edition, but expands coverage in the area of biostatistics and how it relates to real-world professional practice. Taking you on a roller coaster ride through the world of statistics, Dr. De Muth clearly details the methodology necessary to summarize data and make informed decisions about observed outcomes. What's new or different in the Second Edition? New chapters cover: Measures of association primarily with nominal and ordinal data and and more than 15 tests Survival statistics including actuarial analysis and an introduction to multiple regression with survival data using proportional hazards regression An introduction to the topic of evidence-based practice with discussions of sensitivity and specificity, predictive values, and likelihood ratios Odds ratios and relative risk ratios that provide valuable information for dealing with probability, odds, and risk New sections address Power and sample size determination for two-sample Z-tests of proportions Clinical equivalence and noninferiority studies, process capability, and tolerance limits Methods for assessing repeatability and reproducibility Expanded information includes: Chi square, repeated measures designs, Latin Square designs, nine multiple comparison tests, and outlier testing Inverse prediction with linear regression, handling of multiple data points at different levels of independent variable, and assessment of parallelism of slopes for two samples Additional types of bivariate correlations and various assessments for independence and randomness More nonparametric tests including new information on post hoc comparisons for a significant Kruskal-Wallis test, the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test, and the Anderson-Darling test, as well as runs and range tests Eight new tables useful for the interpretation of some of the new inferential statistics De Muth provides concrete examples that enable you to effectively manage information in your day-to-day problem solving and reporting of findings. By avoiding heavy-duty mathematics and theory, even the mathematically challenged can benefit and increase their confidence in using statistics procedures.

现代数据科学与机器学习概论本书旨在为读者提供一个全面、深入且面向实践的现代数据科学与机器学习领域的基础框架与前沿技术概览。本书的重点在于概念的清晰阐述、核心算法的透彻解析以及在实际工业界应用中的有效实施策略，完全侧重于新兴的计算智能范式，与经典统计学或特定行业应用（如制药统计）无直接关联。 --- 第一部分：数据科学的基石与思维范式本部分为读者奠定坚实的数据科学基础，介绍数据驱动决策的思维模式，并强调计算效率和可扩展性在现代数据处理中的核心地位。第一章：数据科学家的工具箱与工作流本章详述现代数据科学项目从概念到部署的完整生命周期。我们将不再关注传统的假设检验和P值，而是聚焦于可重复性、版本控制（Git/DVC）以及高效的编程环境搭建。编程语言的选择与优化：深入探讨Python（重点是Pandas, NumPy, Dask）和R在数据处理中的角色差异，并介绍Julia语言在高性能计算中的潜力。数据获取与存储的革命：涵盖非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB, Cassandra）的结构化和非结构化数据处理，以及面向大数据集的列式存储格式（如Parquet, ORC）。可解释性与伦理考量（XAI的初步）：介绍在模型开发初期就应考虑的公平性、偏差识别和透明度需求，区别于传统统计模型中对参数解释的依赖。第二章：数据预处理的高级技术数据清洗和特征工程是模型性能的决定性因素。本章侧重于处理复杂、高维和时间序列数据时需要采取的先进策略。缺失值处理的深度策略：不仅限于均值或中位数填充，而是探讨基于模型（如MICE、多重插补）和深度学习（如变分自编码器VAEs）的插补方法。特征工程的自动化（AutoFE）：介绍如Featuretools等工具如何通过组合、变换和聚合操作自动生成数千个潜在特征。维度缩减的非线性方法：深入解析主成分分析（PCA）的局限性，并详细介绍t-SNE和UMAP在数据可视化和特征降维中的应用，强调它们在揭示高维流形结构上的优势。 --- 第二部分：核心机器学习算法的计算实现本部分详细剖析驱动现代预测和分类任务的算法，重点在于理解其背后的优化理论和大规模数据集上的扩展性。第三章：监督学习的进化：从线性模型到集成方法本章回顾经典监督学习模型，但核心在于它们如何通过正则化和集成学习机制实现性能飞跃。高效的正则化技术：详述Lasso、Ridge和Elastic Net的优化目标函数，以及它们如何通过梯度下降和坐标下降法进行高效求解。梯度提升机（GBM）的深度解析：全面剖析AdaBoost、Gradient Boosting Machines（GBM）的工作原理，并重点介绍XGBoost、LightGBM和CatBoost的设计哲学，包括它们如何优化内存使用和处理稀疏数据。随机森林的并行化：讨论如何利用多核处理器和分布式计算框架并行化决策树的构建过程。第四章：无监督学习与聚类分析的现代视角本章关注如何从非标记数据中发现内在结构，强调算法的可扩展性。密度与基于网格的聚类：详细阐述DBSCAN及其变体（HDBSCAN）在识别任意形状簇和处理噪声数据方面的优势。谱聚类（Spectral Clustering）：解释如何利用图论中的拉普拉斯矩阵来求解数据点间的相似性问题，这是一种与传统欧氏距离聚类截然不同的方法。降维与流形学习的统一：将第三章的UMAP与本章的非线性降维技术视为一种强大的无监督特征提取工具。 --- 第三部分：深度学习：神经网络的架构与应用本部分完全聚焦于深度学习的结构、训练机制和前沿应用，这是现代数据科学区别于传统方法的关键领域。第五章：神经网络基础与优化器本章深入探讨神经网络的核心构建模块及其训练过程中的挑战。激活函数的演变：比较Sigmoid、Tanh与现代首选的ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU）在缓解梯度消失问题上的作用。优化算法的精进：详述随机梯度下降（SGD）的局限性，并详细比较Momentum、RMSProp、AdaGrad以及目前广泛使用的Adam和Nadam优化器的工作原理及其收敛速度。正则化技术在深度学习中的应用：深入探讨Dropout、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程和提高泛化能力。第六章：卷积网络（CNN）与序列建模（RNN/Transformer）本章介绍处理图像、文本和时间序列数据的专用网络架构。现代CNN架构：剖析VGG、ResNet（残差连接的意义）和Inception模块的设计思路，强调参数效率和深度叠加的有效性。循环网络到注意力机制的转变：阐述标准RNN和LSTM/GRU在处理长序列时的遗忘问题，并详细介绍Transformer架构中自注意力（Self-Attention）机制的核心公式和并行计算优势。预训练模型范式：介绍BERT、GPT等大规模语言模型（LLMs）的概念，重点阐述迁移学习和微调（Fine-tuning）在自然语言处理（NLP）中的革命性影响。 --- 第四部分：模型评估、部署与可扩展性本书的最后部分关注如何科学地评估模型性能，以及如何将训练好的模型投入生产环境。第七章：模型验证与性能度量的前沿本章超越简单的准确率指标，探讨在不平衡数据和多类别场景下的鲁棒评估方法。超越混淆矩阵：详细分析F1分数、ROC-AUC、PR曲线在评估不平衡分类器时的重要性。交叉验证的复杂形式：介绍针对时间序列数据的滚动原点交叉验证（Rolling-Origin Cross-Validation）和针对分组数据的组内交叉验证（Group K-Fold）。模型校准（Calibration）：探讨概率输出的可靠性，介绍Platt Scaling和Isotonic Regression等方法来确保模型输出的概率值能够真实反映事件发生的可能性。第八章：模型工程化与生产部署（MLOps精要）本书的最终目标是将理论转化为可操作的系统。本章侧重于将模型集成到真实业务流程中。模型服务化（Serving）：介绍使用Flask/Django或更专业的工具（如TensorFlow Serving, TorchServe）将模型API化的流程。容器化与自动化：强调使用Docker和Kubernetes来确保模型在不同环境中具有环境一致性和弹性扩展能力。模型监控与漂移检测：讨论模型上线后如何持续监控输入数据分布的变化（数据漂移）和预测性能的下降（概念漂移），并建立自动再训练的触发机制。 --- 本书的受众是那些希望深入理解现代预测建模技术、掌握复杂算法实现细节，并致力于构建可扩展、高效率计算模型的工程师和分析师。内容专注于计算效率、算法创新和系统集成，与传统基于概率推断和领域特定验证的统计学方法路径截然不同。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我更好地理解和应用统计学知识的书籍，特别是在药学研究领域。我希望这本书能够循序渐进地介绍统计学的基本概念，从最基础的描述性统计，如均值、方差、标准差的计算和意义，到推断性统计，如假设检验、置信区间的建立和解释。更吸引我的是，如果这本书能够提供大量的药学研究案例，通过这些案例来阐述统计学在药物研发、临床试验设计、疗效评估、安全性分析等方面的实际应用。例如，我希望能够看到如何利用统计学来分析临床试验数据，如何评估药物的有效性和安全性，以及如何进行药物的生物等效性研究。我期待这本书能够帮助我掌握一些常用的统计分析方法，并且能够理解这些方法背后的原理，从而能够更自信地进行科学研究。我希望这本书能够成为我学习统计学和进行药学研究的坚实基础，让我能够在这个领域取得更大的进步。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对统计学这个科目感到有点畏惧，总觉得它抽象又难懂。特别是到了需要运用统计学来分析各种实验数据和研究成果的时候，更是觉得力不从心。我一直在寻找一本能够将统计学原理清晰地阐述，并且能够将这些原理与药物研发这个具体领域紧密联系起来的书籍。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如数据收集、整理，到如何进行描述性统计，比如均值、中位数、标准差的计算与解读。然后，我期望它能深入浅出地讲解推断性统计，包括假设检验的逻辑，如何构建和解释置信区间，以及各种统计模型的应用，例如回归分析、方差分析等。对我来说，最吸引人的部分是如果这本书能够提供一些关于药物研发过程中实际案例的分析，比如如何设计一个合理的临床试验，如何分析药物疗效的数据，如何评估药物的安全性，以及如何在药品上市后进行持续的监测。我希望通过阅读这样的内容，能够真正理解统计学在药学研究中的重要作用，并且能够掌握一些基本的统计分析技能，从而能够更自信地面对科研工作中的数据分析挑战。我希望这本书能够成为我学习统计学和进行药学研究的“敲门砖”，让我能够在这个领域走得更远。

评分☆☆☆☆☆

最近真的被统计学折磨得不轻，尤其是在药学领域，各种数据分析、模型构建真是让我头疼。我一直希望能找到一本既能系统讲解基础统计概念，又能紧密结合药学实际应用的教科书。我最近一直在寻找这样的书籍，希望能够弥补我在统计学方面的知识盲区。我阅读了大量的文献，其中不少都涉及到复杂的统计分析，这让我深感有必要系统地学习统计学。我的目标是能够独立地进行药物研发过程中所需的数据分析，包括但不限于临床试验的数据处理、药物疗效评估、安全性分析等。我希望这本书能够循序渐进地引导我，从最基本的统计学概念讲起，例如描述性统计、概率论的基础知识，然后逐步深入到推断性统计，例如假设检验、置信区间等。更重要的是，我希望书中能够提供大量的药学领域的案例研究，通过这些实际的例子来帮助我理解抽象的统计理论是如何应用于解决实际问题的。例如，如何利用统计学来设计一个药物临床试验，如何分析试验结果以得出科学的结论，如何评估药物的有效性和安全性，以及如何进行药物的上市后监测等。我希望这本书能够让我摆脱对统计软件的“盲目依赖”，能够真正理解每一个统计方法背后的原理，从而能够根据具体的研究问题选择最合适的统计方法，并能够准确地解释统计结果。我期待这本书能够成为我药学研究道路上一个得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科学研究充满热情，但又在统计学方面略感“吃力”的研究者，我一直在寻找一本能够真正打通我统计学知识与药学实践之间“任督二脉”的书籍。我所期待的，不仅仅是对统计学理论的简单罗列，更重要的是如何将这些理论灵活地应用于药学研究的各个环节。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，引导我从最基础的统计概念开始，例如如何准确地描述一组数据，如何理解概率的意义，如何进行基本的假设检验。然后，我期望它能够逐步深入到更复杂的统计模型，例如如何使用回归分析来预测药物的疗效，如何运用方差分析来比较不同治疗方案的差异，以及如何进行生存分析来评估药物的长期效果。尤其令我期待的是，如果这本书能够包含大量的药学领域内的真实案例，例如在药物研发的各个阶段，从早期探索到临床试验，再到药物上市后的随访，是如何运用统计学来指导决策和评估结果的。我希望通过这些生动的案例，能够让我深刻理解统计学在保障药物安全有效方面的关键作用。我希望这本书能够帮助我提升统计思维能力，让我能够更独立、更自信地处理药学研究中的数据问题，最终为新药的研发贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

在药物研究这样一个高度依赖数据和证据的领域，对统计学的掌握程度直接关系到研究的严谨性和结论的可靠性。我一直渴望找到一本能够真正帮助我提升统计分析能力的书籍，特别是能够将统计学的理论知识与药学研究的实际应用相结合的书。我希望这本书能够从最根本的统计学概念出发，比如如何进行有效的数据收集和整理，如何运用描述性统计来清晰地呈现数据特点，以及如何理解概率分布和抽样原理。更重要的是，我期待这本书能够深入讲解推断性统计的方法，包括如何科学地设计和进行假设检验，如何解读置信区间，以及如何选择和应用各种统计模型，比如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，以解决药学研究中的具体问题。例如，我希望能看到如何利用统计学来评估药物的生物利用度，如何分析药物的药代动力学和药效动力学数据，以及如何进行药物的疗效和安全性评价。我希望这本书能够提供丰富的药学案例，通过对这些案例的剖析，让我能够更直观地理解统计学在药物研发、临床试验设计、数据分析和结果解释等各个环节中的重要作用。我希望这本书能够成为我研究生涯中不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆