Statistical Methods for Health Care Research pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Lightning Source Inc

作者:Munro, Barbara Hazard, Ph.D.

出品人:

頁數:97

译者:

出版時間:

價格:10.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9781428814523

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 醫療保健研究
• 研究方法
• 生物統計學
• 流行病學
• 數據分析
• 健康科學
• 醫學統計
• 臨床研究
• 定量研究

好的，這是一本名為《高級統計學在經濟預測中的應用》的圖書簡介，內容詳實，旨在介紹該領域的前沿方法和實踐： --- 圖書簡介：《高級統計學在經濟預測中的應用》 掌控未來：駕馭復雜經濟數據的統計學利器 在當前這個信息爆炸、市場波動劇烈的時代，對經濟現象進行準確、深入的理解和預測，已成為政府決策、企業戰略製定乃至個人投資成功的關鍵。然而，傳統的綫性模型往往難以捕捉現代經濟係統中蘊含的復雜非綫性和高維依賴關係。本書《高級統計學在經濟預測中的應用》正是在這一背景下應運而生，它不僅僅是一本教科書，更是一部麵嚮實踐、深度融閤瞭前沿統計理論與實際經濟建模挑戰的專業工具書。 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於應用經濟學傢、金融分析師、數據科學傢、宏觀經濟研究人員，以及對量化方法有較高要求的研究生和博士生。我們力求通過嚴謹的數學推導和豐富的案例分析，構建起從經典計量經濟學到現代高頻數據分析的完整知識體係。 --- 第一部分：理論基石與方法論升級（Foundations and Methodological Upgrades） 本部分側重於鞏固和深化讀者對現代時間序列和麵闆數據分析的理解，並引入處理復雜數據結構的必要工具。 第 1 章：迴歸模型的超越與局限性再審視 本章從經典的OLS（普通最小二乘法）齣發，係統梳理瞭其在麵對異方差性（Heteroskedasticity）、自相關（Autocorrelation）以及多重共綫性（Multicollinearity）時的固有缺陷。重點探討瞭廣義最小二乘法（GLS）和穩健標準誤（Robust Standard Errors）在修正模型估計有效性中的作用。同時，引入瞭非參數迴歸的概念，為後續處理模型設定誤差（Misspecification）打下基礎。 第 2 章：現代時間序列分析的深度進階 對於經濟預測而言，時間序列數據是核心。本章深入探討瞭ARMA/ARIMA/ARCH/GARCH模型的應用與參數估計。特彆關注嚮量自迴歸模型（VAR）及其結構化衍生模型——結構化嚮量自迴歸（SVAR）。我們詳細闡述瞭識彆結構衝擊（Structural Shocks）的理論基礎，如Cholesky分解和符號限製（Sign Restrictions）方法，並展示瞭如何利用這些工具來分析貨幣政策衝擊或油價波動對宏觀經濟變量的影響。 第 3 章：麵闆數據建模的效能最大化 麵闆數據（Panel Data）能夠同時利用個體異質性和時間動態性，是考察跨國或跨行業經濟差異的有力工具。本章詳盡對比瞭固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的適用條件，並引入瞭動態麵闆數據（Dynamic Panel Data）的估計方法，如差分GMM（Arellano-Bond）和係統GMM（Blundell-Bond）。本書將通過實際的區域GDP增長數據，演示如何準確控製不可觀測的個體效應。 --- 第二部分：高維數據與非綫性建模的挑戰（High-Dimensionality and Non-Linear Modeling） 現代經濟數據往往具有高維度和潛在的非綫性結構。本部分聚焦於處理這些復雜性的尖端統計技術。 第 4 章：維度災難與正則化方法（Regularization Methods） 當預測變量的數量（$P$）接近或超過樣本容量（$N$）時，傳統迴歸模型崩潰。本章係統介紹瞭縮減法（Shrinkage Methods）。重點剖析瞭Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）用於變量選擇的機製，以及Ridge Regression在處理多重共綫性時的穩定性。更進一步，本書深入探討瞭Elastic Net，它結閤瞭兩者的優勢，在金融風險因子篩選和高頻交易策略中展現齣卓越性能。 第 5 章：非綫性迴歸與狀態空間模型 經濟係統中的許多關係本質上是非綫性的。本章介紹瞭非參數核迴歸以及廣義加性模型（GAM），用於靈活地擬閤趨勢和季節性。核心內容聚焦於狀態空間模型（State-Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）。我們將展示如何將不可直接觀測的經濟狀態（如潛在産齣、自然失業率）納入模型，從而實現對這些“隱藏”變量的實時估計和預測。 第 6 章：機器學習在經濟預測中的集成（Machine Learning Integration） 本章彌閤瞭傳統計量經濟學與現代機器學習之間的鴻溝。我們不將ML視為黑箱，而是將其視為一套強大的函數逼近工具。重點分析瞭隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（GBM）在處理異質性效應和交互項方麵的能力。此外，本書還探討瞭如何使用因果推斷的ML方法（如Causal Forests）來估計處理效應（Treatment Effects），這對於評估政策乾預的效果至關重要。 --- 第三部分：不確定性量化與預測評估（Uncertainty Quantification and Forecast Evaluation） 準確的預測不僅需要點估計，更需要對預測區間和不確定性的可靠量化。 第 7 章：分布預測與條件密度估計 本書超越瞭傳統的均值預測，強調預測整個條件概率分布。我們將詳細介紹分位數迴歸（Quantile Regression），它允許我們構建不對稱的預測區間，尤其適用於描述極端事件（如金融危機或衰退的尾部風險）。同時，探討密度預測的最新進展，包括基於混閤模型（Mixture Models）和深度學習方法的分布擬閤。 第 8 章：模型選擇、檢驗與預測準確性評估 如何選擇最優模型是應用統計學的核心難題。本章係統梳理瞭信息準則（AIC, BIC）的局限性，並介紹瞭基於重采樣的方法，如滾動交叉驗證（Rolling Cross-Validation），以更真實地模擬樣本外（Out-of-Sample）的預測性能。此外，本章提供瞭一套全麵的預測準確性檢驗框架，包括Diebold-Mariano檢驗，用於比較不同模型的相對優劣。 第 9 章：貝葉斯方法在經濟預測中的復興 貝葉斯統計為處理先驗信息和不確定性提供瞭一個連貫的框架。本章介紹瞭貝葉斯VAR（BVAR）模型，特彆是如何通過加入“虛假先驗”（Minnesota Priors）來解決高維VAR模型中的過度擬閤問題。我們將通過馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，展示如何獲得參數和預測的完整後驗分布，從而實現更穩健的風險評估。 --- 總結：前瞻性與實踐性 《高級統計學在經濟預測中的應用》緻力於提供一個既具理論深度又貼近現實挑戰的統計學教程。通過整閤計量經濟學、時間序列分析、高維統計和現代機器學習工具，本書旨在賦予讀者駕馭全球經濟復雜數據流的能力，從而做齣更精準、更具洞察力的經濟判斷和預測。本書中所有的案例和代碼示例均基於R和Python環境，確保讀者能夠無縫地將理論知識轉化為實際的分析成果。我們相信，掌握這些高級統計工具，是理解和塑造未來經濟格局的必備技能。

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不得不說，這本《Statistical Methods for Health Care Research》完全超齣瞭我的預期，它提供的不僅僅是方法，更是一種思維方式。在接觸到這本書之前，我總覺得統計學與我的臨床工作有些距離，但這本書的視角非常獨特，它緊密圍繞著實際的醫療研究問題展開，讓我們看到統計學是如何成為解決這些問題的強大武器。書中對生存分析的講解尤為精彩，它不僅詳細介紹瞭Kaplan-Meier麯綫的繪製和Log-rank檢驗的應用，還深入探討瞭Cox比例風險模型，並提供瞭如何解釋模型係數以及評估模型擬閤度的具體指導。我曾為一個關於新藥療效的長期隨訪研究感到頭疼，不確定如何處理失訪數據和評估時間依賴性效應，而這本書中的相關章節給瞭我清晰的思路和實用的解決方案。此外，書中對因果推斷方法的介紹也十分前沿，它討論瞭潛在結果框架和傾嚮性得分匹配等技術，這對於理解治療效果和設計更嚴謹的觀察性研究非常有幫助。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，它既有理論深度，又不失實踐指導意義，對於希望在醫療研究領域做齣貢獻的同行來說，這是一筆寶貴的財富。

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我曾一度對統計學抱有畏難情緒，覺得它晦澀難懂，與我的研究領域格格不入。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種非常接地氣的方式，將統計學的力量展現得淋灕盡緻。書中關於抽樣和樣本量計算的章節，為我進行一項流行病學調查打下瞭堅實的基礎。作者詳細解釋瞭不同抽樣方法的優缺點，以及如何根據研究目標、預期效應量和統計功效來精確計算所需的樣本量，避免瞭盲目收集數據或因樣本量不足而導緻研究結果不可靠。我特彆欣賞書中關於多重比較和事後檢驗的處理方法，這在我們進行多項檢驗時常常容易忽視，但作者強調瞭其潛在的I類錯誤纍積風險，並提供瞭Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法等解決方案，讓我能夠更審慎地解讀研究結果。此外，書中關於非參數統計方法的介紹也為我提供瞭另一種選擇，尤其是在數據不符閤正態分布假設時，如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，這拓寬瞭我分析數據的可能性。這本書的內容豐富且實用，讓我感覺統計學不再是遙不可及的數學難題，而是能夠切實幫助我提升研究質量的強大助手。

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坦白說，我一直認為統計學在醫療研究中的應用更多是“輔助性”的，直到我翻開這本書。它讓我深刻認識到，統計學不僅僅是數據的工具，更是研究設計和結果解釋的靈魂。書中關於實驗設計的部分，例如隨機對照試驗（RCT）的各種設計模式，以及如何處理混雜因素和進行盲法，讓我從根本上提升瞭研究設計的嚴謹性。我曾在一個項目上糾結如何平衡效率和精確性，而書中關於階梯設計（Stepped Wedge Design）和交叉設計（Crossover Design）的探討，為我提供瞭全新的思路。更讓我印象深刻的是，作者對統計假設和模型假定的討論，強調瞭理解這些前提條件對於正確應用統計方法的重要性。書中還提到瞭貝葉斯統計方法的入門概念，雖然篇幅不長，但足以引起我的興趣，並讓我瞭解到其在某些情境下相比於傳統頻率學方法的優勢。這本書的視角非常全麵，它不僅僅關注“怎麼做”，更關注“為什麼這麼做”以及“這樣做的意義是什麼”。它讓我意識到，統計學是貫穿於醫療研究整個過程的，從研究設計到數據分析，再到結果解釋，都離不開統計學的指導，是一本值得反復閱讀和學習的精品。

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讀完這本《Statistical Methods for Health Care Research》，我感覺自己對醫療數據分析的理解達到瞭一個新的高度。書中對於迴歸分析的闡述，特彆是邏輯迴歸和泊鬆迴歸，非常透徹。作者並沒有停留在公式層麵，而是詳細解釋瞭這些模型在處理二元結果（如疾病發生與否）和計數數據（如發病次數）時的優勢，以及如何選擇閤適的模型、如何解讀迴歸係數的含義，例如優勢比（Odds Ratio）和相對風險（Relative Risk）的計算和解釋。我特彆關注瞭書中關於模型診斷和選擇的部分，作者列舉瞭多種方法，如殘差分析、AIC/BIC準則等，幫助我們判斷模型的質量並避免過擬閤或欠擬閤。這對於我進行一項關於疾病危險因素的研究至關重要，我需要準確地量化各因素對疾病發生概率的影響。書中還提供瞭關於混閤效應模型（Mixed-Effects Models）的介紹，這對於處理具有層級結構的數據（例如，學生在學校內，病人接受不同醫生的治療）非常有幫助，能夠有效控製組內相關性。這本書的講解層次分明，邏輯嚴謹，即使麵對復雜的統計模型，也能夠被清晰地呈現齣來，讓我能夠更有信心地運用這些工具解決實際的研究問題，是醫學研究者必備的參考書。

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一本深入淺齣的統計學指南，讓我受益匪淺。這本書真正做到將復雜的統計概念轉化為易於理解的語言，這對於像我這樣並非統計學專業背景的研究者來說，無疑是雪中送炭。作者並沒有迴避統計學的嚴謹性，但他們巧妙地通過豐富的醫療研究案例來闡釋理論。例如，在介紹假設檢驗時，書中詳細地展示瞭如何在臨床試驗中設計對照組和實驗組，並一步步解析如何計算p值和置信區間，以及這些數值在解釋研究結果時的實際意義。更令我驚喜的是，書中對於不同統計方法的適用條件和局限性也進行瞭清晰的說明，避免瞭我們可能陷入的“套用公式”的誤區。我尤其欣賞書中關於數據可視化部分的講解，圖錶清晰，邏輯性強，幫助我更直觀地理解數據分布和變量之間的關係，這對於撰寫研究報告時有效地呈現信息至關重要。這本書的編排也十分閤理，從基礎概念到高級模型的介紹循序漸進，讓我能夠紮實地構建自己的統計學知識體係。它不是一本堆砌公式的教科書，而是一本真正引導讀者理解統計學在醫療研究中應用價值的實用工具書，非常適閤想要提升研究能力的研究者。

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