A-Z of Quantitative PCR pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Intl Univ Line

作者:Bustin, Stephen A. (EDT)

出品人:

頁數:882

译者:

出版時間:

價格:1047.00元

裝幀:HRD

isbn號碼:9780963681782

叢書系列:

圖書標籤:

• Quantitative PCR
• qPCR
• Molecular Biology
• PCR
• Genetics
• Biotechnology
• Diagnostics
• Laboratory Techniques
• Life Sciences
• Research Methods

好的，以下是一本名為《The Art of Statistical Modeling: From Fundamentals to Advanced Applications》的圖書簡介，這本書的內容完全不涉及定量PCR（Quantitative PCR）領域。 --- 《The Art of Statistical Modeling: From Fundamentals to Advanced Applications》 領略數據驅動決策的精髓 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新、優化決策和揭示世界運作規律的核心資産。然而，原始數據本身並不能直接說話，它們需要被有效地轉化、解讀和建模。《The Art of Statistical Modeling: From Fundamentals to Advanced Applications》正是一本旨在為讀者提供全麵、深入且實用的統計建模知識體係的權威指南。 本書不僅僅是一本教科書，更是一本實踐手冊，它將統計學從抽象的數學理論提升到實用的“藝術”層麵，教導讀者如何根據具體問題背景，選擇最恰當的模型，並以嚴謹且富有洞察力的方式進行分析。 核心內容聚焦：超越基礎，直抵前沿 本書的結構經過精心設計，從統計學的基礎概念入手，逐步引導讀者邁入復雜的現代建模技術，涵蓋瞭從經典迴歸分析到尖端機器學習算法的廣闊領域。我們強調的是模型構建的哲學、選擇的權衡以及結果解釋的深度，而非特定實驗技術的應用。 第一部分：穩固基石——統計思維與經典迴歸 本部分緻力於夯實讀者對統計推斷的理解，這是所有高級建模工作的基礎。 1. 統計思維的重塑： 我們探討瞭概率論、描述性統計與推斷性統計之間的橋梁。重點在於理解變異性、偏差與方差的權衡，以及如何科學地構建零假設與備擇假設。內容詳述瞭數據收集設計（如抽樣方法、實驗設計原則）如何影響後續模型的有效性。 2. 綫性模型的基石（OLS）： 詳細剖析瞭普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的理論基礎、關鍵假設（如殘差的正態性、同方差性、獨立性）及其違背時的後果和診斷方法。我們深入探討瞭多重共綫性、異常值和模型設定的重要性，並介紹瞭變量選擇的經典策略（如逐步迴歸、信息準則AIC/BIC）。 3. 廣義綫性模型（GLMs）： 當數據不再是正態分布時，如何應對？本章係統介紹瞭 GLMs 框架，包括泊鬆迴歸（適用於計數數據）、邏輯斯蒂迴歸（適用於二元或有序分類數據）以及伽馬分布模型。重點在於理解鏈接函數（Link Functions）和指數族分布（Exponential Family Distribution）的選擇原理。 第二部分：處理復雜性——非綫性和時間序列挑戰 現代數據往往是非綫性和高維度的。本部分將焦點轉嚮處理這些復雜結構的方法，完全脫離瞭生物實驗中的分子檢測範疇。 4. 非綫性與混閤效應模型： 我們轉嚮處理分組數據結構或存在內在層次結構的場景。混閤效應模型（Mixed-Effects Models）被詳細闡述，用於分析重復測量數據或具有自然分層的係統（如跨地區、跨時間點的經濟或社會數據）。我們詳細區分瞭固定效應與隨機效應的含義及其在模型設定中的作用。 5. 時間序列分析的藝術： 側重於數據點之間存在時間依賴性的建模。內容涵蓋瞭平穩性檢驗（如ADF檢驗）、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的解讀。本書詳細介紹瞭 ARIMA、SARIMA 模型及其季節性調整方法，以及如何利用 GARCH 模型捕捉金融或宏觀經濟數據中的波動性集群現象。 第三部分：現代方法論——從預測到因果推斷 本部分深入探討瞭當代數據科學領域中主流的高級建模技術，這些技術強調預測性能、大規模數據處理能力和更嚴謹的因果關係探究。 6. 機器學習在統計建模中的整閤： 探討瞭如何將統計學的嚴謹性與機器學習的預測能力相結閤。內容包括： 正則化技術： Ridge、Lasso 和 Elastic Net 迴歸，如何利用懲罰項進行特徵選擇和防止過擬閤。 樹模型基礎： 決策樹的構建原理，以及如何通過集成學習（Bagging、Boosting，如XGBoost/LightGBM的基本概念）來提升模型的魯棒性和精度。 模型驗證： 交叉驗證（K-Fold, LOOCV）在模型選擇和性能評估中的關鍵作用。 7. 貝葉斯統計的復興： 提供瞭貝葉斯方法的完整視角。從先驗分布（Prior）的選擇、似然函數（Likelihood）的構建，到馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的實際操作，特彆是 Metropolis-Hastings 算法。讀者將學會如何利用 MCMC 模擬後驗分布，以及如何進行模型比較（如貝葉斯因子）。 8. 因果推斷與反事實分析： 這是本書中最具挑戰性也最有價值的章節之一。我們探討瞭如何從關聯走嚮因果。內容包括潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）、傾嚮性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的應用、工具變量（Instrumental Variables, IV）的使用場景，以及如何通過因果圖（Causal Graphs/DAGs）來識彆混雜因素。這些方法論廣泛應用於經濟學、社會學和政策評估領域。 誰應閱讀本書？ 《The Art of Statistical Modeling》 適閤有一定統計學基礎（瞭解基本概率和描述性統計）的研究人員、數據分析師、定量經濟學傢、金融風險建模師以及希望將統計建模提升到專業應用水平的工程師。 本書的優勢在於其模型選擇的批判性思維訓練。它不教授如何操作某一個軟件的特定菜單，而是教導讀者：在麵對一個包含異方差的麵闆數據結構時，應該首先考慮混閤模型還是使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）？在預測高維稀疏數據時，Lasso 與樹模型的優劣勢分彆在哪裏？ 通過深入學習本書，讀者將掌握構建、診斷和解釋復雜統計模型的全麵技能，從而能夠自信地將數據轉化為可靠的、可信賴的洞察。

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