META分析軟件應用與實例解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭明華編 著

圖書標籤:

• Meta分析
• 統計分析
• 醫學統計
• 臨床研究
• 數據分析
• 研究方法
• 軟件應用
• SPSS
• R語言
• Stata

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民衛生齣版社

ISBN：9787117171670

商品編碼：1032269832

齣版時間：2013-05-01

作  者:(法)麥特爾 編 著作 孫洪 譯者 定  價:59 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2013年07月01日 頁  數:244 裝  幀:平裝 ISBN:9787121209758 ●第1章 閤成孔徑雷達影像的物理基礎
●1.1 電磁波傳播
●1.1.1 均勻介質中的傳播規律
●1.1.2 異質介質中的傳播方程
●1.1.3 星載雷達的電磁波傳播
●1.2 物質與輻射的相互作用
●1.2.1 各種後嚮散射的理論模型
●1.2.2 後嚮散射現象的模型
●1.3 極化
●1.3.1 定義
●1.3.2 波極化
●1.3.3 後嚮散射對齊協議
●1.3.4 復後嚮散射矩陣S及Mueller矩陣
●第2章 閤成孔徑雷達的原理
●2.1 雷達原理
●2.1.1 監視雷達的描述
●2.1.2 分辨率的概念
●2.1.3 成像雷達
●2.1.4 閤成孔徑雷達（SAR）
●2.1.5 雷達方程
●部分目錄

內容簡介

本書係統論述瞭閤成孔徑雷達圖像處理的原理和方法，並且收集瞭有關各個方麵處理技術的研究成果，為讀者提供瞭豐富的易於理解的信息。全書討論瞭閤成孔徑雷達成像的理論基礎和基本原理，介紹瞭靠前上知名的星載、機載等閤成孔徑雷達係統，重點分析瞭閤成孔徑雷達圖像的各種數學模型，以及輻射校正、幾何校正、地形校正等數據處理方法，針對各種不同的應用背景，論述瞭圖像濾波、分割、分類方法，目標的點、輪廓、綫等特徵提取方法，以及目標辨識、立體測量、乾涉測高、海洋探測等應用的處理方法。

《深度解析：量化研究的利器——統計模型構建與決策分析》 本書旨在深入探討現代量化研究的核心——統計模型的構建、優化與應用。在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並基於科學的分析做齣可靠的決策，已成為各領域麵臨的共同挑戰。本書將帶領讀者穿越復雜的統計理論迷宮，直抵實用技術的應用前沿，為科研人員、數據分析師、産品經理及決策者提供一套係統而全麵的方法論。 第一部分：統計模型構建的基石 本部分將從統計學的基礎概念齣發，循序漸進地構建讀者對統計模型的認知框架。我們將詳細闡述迴歸分析（包括綫性迴歸、邏輯迴歸、多元迴歸等）的原理、模型選擇、參數估計與假設檢驗，重點在於如何根據研究問題的性質選擇最閤適的迴歸模型，以及如何解讀模型結果以獲得有意義的結論。此外，本書還將深入介紹方差分析（ANOVA）及其變種，講解如何通過比較不同組彆的均值來檢驗研究假設，這在實驗設計和效應評估中至關重要。 我們還將探討時間序列分析，為理解和預測隨時間變化的現象提供有力工具，例如經濟波動、市場趨勢、環境變化等。本書將涵蓋ARIMA模型、指數平滑法等經典方法，並輔以實例演示如何處理季節性、趨勢性等復雜的時間序列數據。 第二部分：模型的優化與評估 構建模型隻是第一步，如何確保模型的有效性和魯棒性纔是關鍵。本部分將聚焦於模型評估與優化的技術。我們將詳細介紹各種模型評估指標，如R方、Adjusted R方、均方誤差（MSE）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC等，並闡述在不同情境下應側重哪些指標。 交叉驗證（Cross-validation）作為防止模型過擬閤、提高泛化能力的核心技術，將被進行深度剖析。我們將介紹K摺交叉驗證、留一法等常用方法，並演示如何在實踐中應用它們來評估模型的真實性能。 此外，本書還將引入模型選擇的標準，如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion），講解它們在權衡模型擬閤優度與模型復雜度方麵的作用，幫助讀者選擇最優模型。正則化技術（如L1和L2正則化）也將被詳細講解，闡述它們如何通過限製模型復雜度來提升模型的泛化能力，尤其在處理高維數據時效果顯著。 第三部分：高級統計技術與前沿應用 隨著數據規模的增大和研究問題的復雜化，高級統計技術顯得尤為重要。本部分將涉足更復雜的統計建模方法，並展示其在不同領域的應用。 我們將深入探討機器學習中的監督學習算法，如決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）、支持嚮量機（SVM）和梯度提升模型（Gradient Boosting Machines），闡述它們的原理、優勢以及在分類和迴歸任務中的應用。 無監督學習技術，如聚類分析（Cluster Analysis）和主成分分析（PCA），也將被重點介紹。我們將講解如何利用聚類算法對數據進行分組，發現隱藏的模式，以及如何通過PCA降維，簡化數據結構，提高後續分析的效率。 此外，本書還將觸及貝葉斯統計方法，闡述其與頻率統計方法的區彆，以及在小樣本量或先驗信息可得情況下的優勢。我們將介紹貝葉斯迴歸、貝葉斯模型平均等概念，並展示其在不確定性量化方麵的獨特價值。 第四部分：決策分析與模型的可解釋性 統計模型的最終目的是服務於決策。本部分將把焦點從模型本身轉嚮如何利用模型結果指導實際決策。我們將介紹決策樹（Decision Tree）在決策製定中的應用，如何將復雜的決策過程可視化，並基於模型輸齣做齣最優選擇。 風險評估與管理也是本部分的重點。我們將探討如何利用統計模型量化風險，評估不同策略的潛在收益與損失，以及如何為不確定性決策製定穩健的應對方案。 最後，本書將強調模型的可解釋性（Interpretability）的重要性。在許多領域，僅僅得到預測結果是不夠的，理解模型為何做齣這樣的預測同樣關鍵。我們將介紹一些提高模型可解釋性的方法，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），以及如何通過可視化手段清晰地呈現模型洞察，從而增強決策的透明度和可信度。 本書特色： 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解統計學原理，同時通過豐富的實例演示實際操作步驟，使讀者能夠快速上手。 多領域應用： 案例涵蓋經濟學、金融學、醫學、社會科學、市場營銷、工程技術等多個學科，展現統計模型的普適性。 前沿技術整閤： 結閤瞭經典的統計方法和現代機器學習的先進技術，為讀者提供全麵的量化分析工具箱。 注重可操作性： 強調模型選擇、優化和結果解讀的實用技巧，幫助讀者避免常見誤區，做齣更可靠的決策。 通過閱讀本書，讀者將能夠係統掌握統計模型的構建、評估與優化方法，深刻理解不同統計技術的適用場景，並能將所學知識融會貫通，靈活應用於實際研究與復雜決策中，真正成為量化研究領域的“弄潮兒”。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為，要做META分析，得是統計學的大牛纔行，所以一直有些畏懼。但這本書徹底顛覆瞭我的看法！它以一種非常友好的方式，將復雜的統計概念變得易於理解。書中不僅解釋瞭為什麼要進行META分析，還詳細闡述瞭文獻檢索、數據提取、偏倚評估、效應量計算、森林圖繪製、敏感性分析等等關鍵步驟，每一個環節都進行瞭細緻的講解，讓我對整個流程有瞭清晰的認識。讓我印象深刻的是，作者在講解過程中，會穿插一些“避坑指南”，提醒我們可能會遇到哪些常見問題，以及如何去避免或解決。這對於我這種剛開始接觸META分析的人來說，簡直是太有用瞭！書裏還提供瞭一些下載資源，比如常用的數據庫檢索策略模闆、數據提取錶格等等，這些都大大減輕瞭我的工作量，讓我能夠更專注於研究本身。而且，書中的圖錶繪製部分，做得非常齣色，比如森林圖、漏鬥圖等等，不僅美觀，而且信息量豐富，幫助我更好地理解和展示研究結果。我感覺這本書不僅僅是一本工具書，更像是一本研究方法的指南，教會我如何科學、嚴謹地進行文獻綜閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是一本寶藏，簡直是我做研究路上的“及時雨”！我之前一直對META分析這個概念有所耳聞，但具體怎麼操作、有哪些軟件工具，總是摸不著頭腦。這次偶然翻到這本書，簡直是打開瞭新世界的大門。作者從最基礎的概念講起，深入淺齣地解釋瞭META分析的原理、適用範圍以及它的重要性，讓我這個初學者也能迅速理解。最讓我驚喜的是，書中詳細介紹瞭當前市麵上主流的幾種META分析軟件，比如RevMan、Stata、R語言等等，並且不是簡單地列齣名字，而是手把手地教你如何安裝、如何使用，每個功能都講得明明白白，還有大量詳細的操作截圖，簡直是可視化教學。我跟著書中的步驟，一步步地進行操作，感覺自己真的掌握瞭這項技能。書中還穿插瞭大量的實際案例，這些案例涵蓋瞭不同學科領域，比如醫學、心理學、教育學等等，讓我看到瞭META分析在各個領域的應用，也給瞭我很多啓發，思考如何將這些方法應用到我自己的研究中。而且，這本書的語言風格非常親切，讀起來一點都不枯燥，更像是在和一個經驗豐富的導師交流，讓我感到很受鼓舞。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經積纍瞭一些研究經驗的研究者，我對META分析的價值深知其重要性。但如何在實踐中更有效地應用，一直是我探索的方嚮。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個寶貴的參考。它不像很多教材那樣隻停留在理論層麵，而是將理論與實踐緊密結閤，通過大量的案例分析，展示瞭META分析軟件的強大功能和實際應用場景。書中對於各種軟件的優缺點進行瞭比較分析，並結閤不同研究問題的特點，給齣瞭最優化的軟件選擇建議，這一點對我非常有幫助。我特彆喜歡書中關於數據處理和結果解釋的部分，作者提供瞭非常詳細的步驟和技巧，幫助我剋服瞭一些在實際操作中遇到的難題。例如，關於如何處理異質性問題，書中提供瞭幾種不同的統計方法，並解釋瞭它們各自的適用條件和解讀方法，這讓我對異質性的理解更上瞭一個颱階。此外，書中對於如何撰寫META分析報告也給齣瞭指導，這對於我們發錶高質量的研究論文至關重要。總的來說，這本書是一本非常實用的工具書，對於希望提升研究水平、掌握前沿研究方法的學者來說，絕對值得擁有。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編寫風格非常新穎，它不像我之前看過的任何一本關於統計分析的書籍。它沒有那種枯燥的數學公式堆砌，而是用一種非常生動、形象的方式來講解 META 分析的整個過程。作者就像一個經驗豐富的嚮導，帶著我一步步地探索 META 分析的世界。我最喜歡的是書中對於“疑難雜癥”的解答。很多時候，我們在做研究時會遇到一些意想不到的問題，比如數據不完整、文獻質量參差不齊、結果不一緻等等，這些都會讓我們感到非常頭疼。而這本書就像一本“萬能手冊”，為我提供瞭解決這些問題的思路和方法。它不僅教我如何識彆問題，更重要的是，它教會我如何去分析問題、如何去解決問題。書中提供的許多“技巧”和“竅門”，都是作者在實踐中摸索齣來的寶貴經驗，讓我受益匪淺。我感覺，通過閱讀這本書，我不僅學會瞭如何操作 META 分析軟件，更重要的是，我學會瞭如何進行更科學、更嚴謹的研究。這本書讓我對 META 分析充滿瞭信心，也激發瞭我進一步深入研究的興趣。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己仿佛掌握瞭一項“超級技能”，可以大大提升我學術研究的效率和質量。這本書最突齣的優點在於它的“落地性”。作者沒有停留在理論的“紙上談兵”，而是將 META 分析的整個過程，從最初的概念理解，到具體的軟件操作，再到最終的結果解讀，都進行瞭極其詳盡和係統化的闡述。特彆是對於軟件的應用部分，作者可謂是“傾囊相授”。他不僅介紹瞭主流的 META 分析軟件，還針對每個軟件的關鍵功能，提供瞭大量詳細的操作步驟、清晰的截圖和易於理解的文字說明。我跟著書中的步驟，一步步地在電腦上進行實踐，感覺就像在和一位經驗豐富的導師一起學習，完全不會感到迷茫。書中還穿插瞭大量的真實研究案例，這些案例的選取非常具有代錶性，涵蓋瞭不同學科的研究方嚮，讓我能夠清晰地看到 META 分析在實際研究中的應用效果，也給瞭我很多啓發，讓我思考如何將這些方法應用到我自己的研究課題中。更重要的是，這本書讓我深刻理解瞭 META 分析的嚴謹性和科學性，讓我能夠更有信心地開展和呈現我的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

正版書，我的專業是流行病與衛生統計學，希望看瞭這本書後能發論文

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

適閤初學者瞭解相關內容

評分☆☆☆☆☆

正版書，我的專業是流行病與衛生統計學，希望看瞭這本書後能發論文

評分☆☆☆☆☆

適閤初學者瞭解相關內容

評分☆☆☆☆☆

還沒有很詳細的看完，但是粗看還是很不錯的，書的印刷質量也是很好的。

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯

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