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卫生统计方法与应用进展-(第2卷) 版权信息
- ISBN：9787117093811
- 条形码：9787117093811 ; 978-7-117-09381-1
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
卫生统计方法与应用进展-(第2卷) 内容简介
21世纪是知识经济日新月异的时代，信息的广泛传播和交流，知识的不断更新，以及计算机技术的广泛应用，越来越多的现代新理论、新方法应用到卫生统计学领域，使卫生统计学原理、方法及应用得到了很大的发展。卫生统计学作为一门方法学与应用学科，随着医学科学的迅猛发展和多学科研究工作的开展，日益受到人们的重视和关注。卫生统计学早已不仅限于一般的统计描述与分析，还包括卫生信息化建设、健康统计、卫生管理与卫生服务统计、统计分类与代码、医疗保险统计、药物临床统计、基因挖掘与分子生物学中的统计方法、循证医学中的统计方法、生命质量测评中的统计方法等多种统计学理论和方法。为了向广大读者介绍卫生统计学理论、方法和应用的国内外*新知识和信息，以适应各相关学科、专业学生及工作人员学习与应用卫生统计学的需要，促进学术交流，由卫生部统计信息中心牵头，《中国卫生统计》杂志编辑部组织全国活跃在卫生统计科研与教学领域的中青年骨干专家学者编写了《卫生统计方法与应用进展》一书。
《卫生统计方法与应用进展》第2卷重点介绍近年来在医学卫生研究中所应用的卫生统计的新理论和新方法，全卷共有10章，各章相对独立。内容包括Cox比例风险模型、生物信息分析统计方法、非经典条件下的回归分析方法、结构方程模型、广义估计方程和多水平模型、Bootstrap方法，Permutation检验、Monte Carlo方法、数据挖掘、Bayes统计方法等。每章在介绍方法的基础上大多附有实际例子和计算机程序，使读者了解方法的意义和实际应用。本书各章内容相对独立，具有一定的实用性、先进性和新颖性，期望本书能够不断更新基层卫生统计工作者、科研人员以及硕士、博士研究生的卫生统计知识，提高卫生统计水平，对我国的卫生统计理论、方法和应用的交流有所推动和促进。
卫生统计方法与应用进展-(第2卷) 目录
**章 Cox比例风险模型的发展与应用
**节 Cox比例风险模型
一、Cox比例风险模型的结构
二、参数估计
三、关于参数的解释
四、变量的不同编码方式对参数估计值的影响
第二节 比例风险性质的判别
一、比例风险的性质
二、比例风险的生存概率曲线识别法
三、比例风险的参数识别法
四、比例风险的残差分析法
第三节 非比例风险的Cox模型配合
一、配合协变量与时间交互作用模型（时依系数法）
二、配合带时依协变量的Cox模型（分段模型）
三、非比例风险的分层分析法
第四节 多次事件的生存分析
一、多次事件的资料结构
二、各种整理模式下的模型结构
三、多次事件资料的模型配合过程
四、多种事件的分析
第二章 生物信息分析统计方法
**节 生物信息学概述
一、生物信息学研究现状与发展趋势
二、生物信息学的生物内涵
三、生物信息学的信息学内涵
四、生物信息学研究和发展中的交叉学科和大科学特点
第二节 序列比较方法
一、数据库搜索简介
二、序列相似性定义
三、序列类似性的统计显著性
四、算法的敏感性与准确度（选择性）
五、有空隔配准的BLAST程序与位置特异的迭代BLAST程序
第三节 基因芯片的统计分析方法
一、基因芯片
二、基于基因芯片的数据挖掘及可视化
三、基因转录调控网络分析
第四节 蛋白质序列模式和序列结构域摸式
一、基准序列（序列模式）：标纹、标志、指纹和位点
二、序列结构与模式匹配方法
第三章 非经典条件下的若干回归分析方法
**节 稳健回归方法
一、稳健统计的基本理论
二、稳健回归方法进展
三、应用实例及软件实现
第二节 截取回归模型
一、Tobit模型概述
二、Tobit模型的异方差性和非正态性
三、应用实例及软件实现
第三节 非参数回归与广义可加模型
一、非参数回归的基本方法
二、偏倚-方差权衡和光滑参数的选择
三、可加模型
四、广义可加模型
五、应用实例及软件实现
第四章 结构方程模型
**节 前言
第二节 结构方程模型中的几个基本概念
第三节 结构方程模型中的两类子模型
第四节 路径图及SEM的协方差结构
第五节 结构方程模型的分析步骤
第六节 结构方程模型中的模型识别
第七节 结构方程模型分析软件
第八节 结构方程模型参数估计
第九节 结构方程模型的拟合度评价
第十节 结构方程模型的修正
第十一节 应用实例
第五章 广义估计方程和多水平模型
**节 广义估计方程
一、GEE模型简介
二、几种常见的组内相关矩阵
三、GEE的参数估计
四、GEE在生物医学领域中的应用
五、其他应用
第二节 多水平模型
第六章 Bootstrap方法及其应用
第七章 Permutation检验及其应用
第八章 Monte Carlo方法及其在医学中的应用
第九章 数据挖掘技术及其应用
第十章 Bayes统计方法应用
**节 Cox比例风险模型
一、Cox比例风险模型的结构
二、参数估计
三、关于参数的解释
四、变量的不同编码方式对参数估计值的影响
第二节 比例风险性质的判别
一、比例风险的性质
二、比例风险的生存概率曲线识别法
三、比例风险的参数识别法
四、比例风险的残差分析法
第三节 非比例风险的Cox模型配合
一、配合协变量与时间交互作用模型（时依系数法）
二、配合带时依协变量的Cox模型（分段模型）
三、非比例风险的分层分析法
第四节 多次事件的生存分析
一、多次事件的资料结构
二、各种整理模式下的模型结构
三、多次事件资料的模型配合过程
四、多种事件的分析
第二章 生物信息分析统计方法
**节 生物信息学概述
一、生物信息学研究现状与发展趋势
二、生物信息学的生物内涵
三、生物信息学的信息学内涵
四、生物信息学研究和发展中的交叉学科和大科学特点
第二节 序列比较方法
一、数据库搜索简介
二、序列相似性定义
三、序列类似性的统计显著性
四、算法的敏感性与准确度（选择性）
五、有空隔配准的BLAST程序与位置特异的迭代BLAST程序
第三节 基因芯片的统计分析方法
一、基因芯片
二、基于基因芯片的数据挖掘及可视化
三、基因转录调控网络分析
第四节 蛋白质序列模式和序列结构域摸式
一、基准序列（序列模式）：标纹、标志、指纹和位点
二、序列结构与模式匹配方法
第三章 非经典条件下的若干回归分析方法
**节 稳健回归方法
一、稳健统计的基本理论
二、稳健回归方法进展
三、应用实例及软件实现
第二节 截取回归模型
一、Tobit模型概述
二、Tobit模型的异方差性和非正态性
三、应用实例及软件实现
第三节 非参数回归与广义可加模型
一、非参数回归的基本方法
二、偏倚-方差权衡和光滑参数的选择
三、可加模型
四、广义可加模型
五、应用实例及软件实现
第四章 结构方程模型
**节 前言
第二节 结构方程模型中的几个基本概念
第三节 结构方程模型中的两类子模型
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第五节 结构方程模型的分析步骤
第六节 结构方程模型中的模型识别
第七节 结构方程模型分析软件
第八节 结构方程模型参数估计
第九节 结构方程模型的拟合度评价
第十节 结构方程模型的修正
第十一节 应用实例
第五章 广义估计方程和多水平模型
**节 广义估计方程
一、GEE模型简介
二、几种常见的组内相关矩阵
三、GEE的参数估计
四、GEE在生物医学领域中的应用
五、其他应用
第二节 多水平模型
第六章 Bootstrap方法及其应用
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第十章 Bayes统计方法应用
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