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状态风险分析及其在生物医学中的应用　上册　定常协变量问题


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状态风险分析及其在生物医学中的应用　上册　定常协变量问题
  • 书号：7030016262
    作者：
  • 外文书名：
  • 装帧：
    开本：
  • 页数：0
    字数：797000
    语种：
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：
  • 所属分类：R31 医用一般科学
  • 定价： ￥34.20元
    售价： ￥27.02元
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内容简介
《状态风险分析及其在生物医学中的应用》一书分两册出版，分别介绍定常和时序协变量问题的风险分析理论与应用．上册包括相关风险分析、列联风险分析、模型风险分析及风险研究设计四篇．内容涉及相关研究、回顾和前瞻性研究资料的经典与模型统计分析策略和方法，并附有大量实际应用例子．作者引用信息量寻优准则和状态变量技术，能较好地分析多因素资料，揭示变量间的交互作用效应，提供高风险状态的重要信息．本书中的全部算法已由“状态风险分析程序”实现，备有软件盘，以便读者应用．
本书可供生物学、医学、应用统计学及其他有关学科，特别是预防肿瘤学的科研人员、大专院校有关专业师生参考．
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目录

  • 第1篇 相关风险分析
    第1章 多元统计与相关风险分析
    §1.1 变量的复共线性
    §1.2 线性模型中的变量选择方法
    §1.3 线性模型中离群点的分析
    §1.4 相关风险分析中的多元统计方法
    第2章 分量分析与对应分析
    §2.1 广义分量分析的基本原理
    §2.2 系数{Wik}的确定
    §2.3 方差最大和均差最大正交旋转
    §2.4 应用实例
    §2.5 对应分析
    附录（1） 均差最大正交旋转主程序框图
    附录（2） 均差最大正交旋转子程序框图
    第3章 线性回归分析
    §3.1 多因变量逐步回归分析
    §3.2 变量选择的其他准则
    §3.3 回归方程有效性的Monte Carlo模拟检验
    §3.4 多因变量逐步分量回归实例
    §3.5 岭回归分析
    §3.6 组群回归模型及其应用
    第4章 判别分析与聚类分析
    §4.1 用逐步回归程序作多类逐步判别分析
    §4.2 Fisher意义下的线性判别分析
    §4.3 数量化理论
    §4.4 判别分析应用实例
    §4.5 多因变量的逐步聚类分析
    §4.6 聚类分析应用实例
    第2篇 列联风险分析
    第5章 非参数统计与列联风险分析
    §5.1 等级分类资料的交叉积差和
    §5.2 秩和检验的交叉积差和表示式
    §5.3 Ridit分析与H检验法的等价性质
    §5.4 Ridit分析与2×K表卡方检验的近似等价性
    §5.5 Spearman秩相关的交叉积差和表示式
    §5.6 定性资料的数量化方法
    §5.7 列联表资料的赤池信息量准则AIC分析法
    §5.8 AIC与卡方检验统计量间的关系
    §5.9 简化信息量标准SIC
    §5.10 定量变量的明晰和模糊分级
    §5.11 变量水平的聚类算法
    §5.12 通用的变量选择算法与图形显示
    §5.13 应用实例
    附录：子程序TWIDL框图
    第6章 分类资料的分层分析方法
    §6.1 病例-对照研究中的偏倚、混杂和因果关联
    §6.2 相对危险度和归因危险度
    §6.3 2×2表优势比的精确检验与区间估计
    §6.4 2×2表优势比的近似统计推断
    §6.5 多张2×2表的合并信息与混杂控制
    §6.6 多暴露水平的2×2表资料分析
    §6.7 多因素资料的归因危险度估计
    §6.8 状态风险分析与传统方法的比较
    §6.9 模型参数的直接估计方法
    §6.10 艾滋病病例-对照研究资料的分析
    第7章 配对资料的分层分析方法
    §7.1 两暴露水平下的1∶1配对
    §7.2 两暴露水平下的1∶M配对
    §7.3 两暴露水平下对照数可变的配对
    §7.4 三暴露水平1∶1配对资料的分析
    §7.5 多暴露水平下的1∶1配对
    §7.6 更为复杂的情况
    第8章 队列资料的经典分析方法
    §8.1 发病情况的测度
    §8.2 发病的年龄和时间专率
    §8.3 累积发病率
    §8.4 发病率与死亡率的比较和比例测度
    §8.5 泊松变量与比例数的检验和置信限
    §8.6 发病密度型和累积发病型追踪资料的分析
    §8.7 不同暴露组标化死亡比SMRv的比较
    §8.8 内部标化之SMRv的比较
    §8.9 分组资料的分析方法
    §8.10 生存分析概要
    §8.11 竞争风险
    §8.12 林县食管上皮重增病变干预试验资料的分析
    第9章 列联风险分析常用程序
    §9.1 正态偏差之P值的计算
    §9.2 卡方之P值的计算
    §9.3 单张2×2表优势比的精确检验与区间估计
    §9.4 优势比的估计与检验
    §9.5 2×K表的广义Mantel检验与标化危险比
    §9.6 病例-对照配对分析
    §9.7 可变配对比之病例-对照分析
    §9.8 三暴露水平的病例-对照配对分析
    §9.9 比例数的精确和近似置信限
    §9.10 比例数的趋势分析
    §9.11 发病密度比的精确检验和区间估计
    §9.12 泊松变量的精确检验和估计
    §9.13 生存与相对生存曲线分析
    §9.14 以观察人数为分母的队列资料分析
    §9.15 以观察人-年数为分母的队列资料分析
    §9.16 月频数的季节性分析
    §9.17 logistic曲线拟合程序
    第3篇 模型风险分析
    第10章 列联表数据的lg线性模型
    §10.1 lg线性模型的导出
    §10.2 期望值的直接估计和迭代计算
    §10.3 参数估计及其标准化值
    §10.4 模型的拟合优度检验
    §10.5 多维表的折叠
    §10.6 模型选择的G2分解法
    §10.7 多维表模型的逐步选择法
    §10.8 含有序变量列联表的lg线性模型
    §10.9 固定边缘总计与logit模型
    §10.10 结构零与抽样零
    §10.11 应用实例
    第11章 无条件logistic回归模型
    §11.1 无条件logistic回归模型基础
    §11.2 最速下降法和Newton-Raphson迭代法
    §11.3 似然推断概要
    §11.4 广义无条件logistic回归模型
    §11.5 状态风险分析法与现有方法的比较
    §11.6 分类资料的定性分析
    §11.7 分类资料的定量分析
    §11.8 混杂效应的回归调整
    §11.9 模型选择与回归系数的解释
    §11.10 回归模型中交互作用的研究
    §11.11 模糊logistic回归分析
    第12章 logistic判别分析
    §12.1 广义logistic判别分析的计算公式
    §12.2 信息矩阵的存放技巧
    §12.3 算法步骤
    §12.4 Fisher的鸢尾花数据分类分析
    §12.5 在风险分析中的应用
    第13章 条件logistic回归模型
    §13.1 配对资料的分层条件logistic回归分析
    §13.2 1∶M配对设计的条件logistic回归分析
    §13.3 广义条件logistic回归模型
    §13.4 1∶1配对资料的分析实例
    §13.5 1∶M配对资料的分析实例
    §13.6 广义条件logistic回归的应用
    §13.7 多组2×2表的合并信息
    §13.8 肝癌前瞻性研究资料的病例-对照分析
    附录（1） 1∶M配对子程序框图
    附录（2） 分层子程序框图
    第14章 队列资料的模型分析方法
    §14.1 生存资料的广义Cox回归模型
    §14.2 广义Weibull回归模型
    §14.3 广义Gompertz回归模型
    §14.4 广义指数回归模型
    §14.5 广义复合指数回归模型
    §14.6 肺癌化疗临床试验资料的分析
    §14.7 非参数模型与参数模型间的比较
    §14.8 比例优势模型
    §14.9 广义泊松回归模型
    §14.10 泊松回归与Cox回归模型的比较
    §14.11 将外部率并入模型的方法
    §14.12 比例死亡率分析
    第4篇 风险研究设计
    第15章 风险研究设计
    §15.1 相关研究
    §15.2 非配对的病例-对照研究
    §15.3 配对的病例-对照研究
    §15.4 一般性队列研究
    §15.5 干预试验研究
    §15.6 风险研究设计电脑程序
    附录 状态约化概念与约化关联矩阵的推导
    参考文献
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