医学研究中的logistic回归分析及SAS实现（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

冯国双，刘德平 编

图书标签:

• 医学统计
• Logistic回归
• SAS
• 生物统计
• 流行病学
• 医学研究
• 数据分析
• 回归分析
• SPSS
• 临床研究

出版社： 北京大学医学出版社

ISBN：9787565910180

版次：2

商品编码：11722035

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：193

正文语种：中文

内容简介

　　《医学研究中的logistic回归分析及SAS实现（第2版）》是《医学研究中的logistic回归分析及SAS实现》的第2版，在第1版的基础上，根据最新的SAS应用软件进行修订，并且增加新的章节，补充阐述Logistic回归在临床医学和流行病学研究中的应用。

目录

第一章 logistic回归的基本原理
第一节 logistic回归模型介绍
第二节 logistic回归模型的评价与诊断
第三节 小结

第二章 病例对照研究中的logistic回归
第一节 病例对照研究简介
第二节 病例对照研究中的logistic回归及SAS程序
第三节 logistic回归在病例对照研究中的应用
第四节 小结

第三章 队列研究中的logistic回归
第一节 队列研究简介
第二节 队列研究中的logistic回归及SAS程序
第三节 logistic回归在队列研究中的应用
第四节 小结

第四章 配比设计中的条件logistic回归
第一节 配比设计简介
第二节 配比设计中的条件logistic回归及SAS程序
第三节 条件logistic回归在配比病例对照研究中的应用
第四节 小结

第五章 单纯病例研究中的logistic回归
第一节 单纯病例研究简介
第二节 单纯病例研究中的logistic回归简介
第三节 logistic回归在单纯病例研究中的应用
第四节 小结

第六章 病例交叉研究中的logtstic回归
第一节 病例交叉研究简介
第二节 病例交叉研究中的logistic回归及SAS程序
第三节 logistic回归在病例交叉研究中的应用
第四节 小结

第七章 诊断试验中的logistic回归
第一节 诊断试验简介
第二节 诊断试验中的logistic回归及SAS程序
第三节 logistic回归在诊断试验中的应用
第四节 小结

第八章 多分类反应变量的logit模型
第一节 多项logit模型
第二节 累积比数logit模型
第三节 偏比例优势模型
第四节 小结

第九章 分层抽样资料的多层logistic回归模型
第一节 分层抽样资料
第二节 分层抽样资料的logistic回归模型
第三节 分层抽样资料logistic回归模型的SAS程序
第四节 多层logistic回归在分层抽样资料中的应用
第五节 小结

第十章 复杂抽样资料的logit回归
第一节 复杂抽样过程与相关概念
第二节 复杂抽样资料的logistic回归模型
第三节 复杂抽样logistic回归的SAS程序
第四节 复杂抽样logistic回归在分层整群抽样中的应用
第五节 小结

第十一章 重复测量资料的广义估计方程
第一节 重复测量资料结构
第二节 广义估计方程及SAS程序
第三节 广义估计方程在重复测量资料中的应用
第四节 小结

第十二章 二分类反应变量的广义可加模型
第一节 广义可加模型及SAS程序
第二节 广义可加模型在二分类反应变量中的应用
第三节 小结
参考文献

前言/序言

《医学研究中的Logistic回归分析及SAS实现（第2版）》 Logistic回归作为一种强大的统计建模工具，在医学研究领域具有举足轻重的地位。本书第二版在前一版的基础上，深入系统地阐述了Logistic回归模型在各类医学研究问题中的应用，并结合SAS软件的实际操作，为读者提供了详实的理论指导和实操范例。 核心内容概述： 本书旨在帮助读者理解Logistic回归模型的基本原理、核心假设、模型构建、结果解读以及在医学研究中的实际应用。内容覆盖了以下关键方面： 1. Logistic回归模型基础： 理论框架： 详细介绍Logistic回归模型的由来、发展及其在处理二分类因变量问题上的优势。深入剖析Logit变换、Sigmoid函数等核心概念，解释模型如何将线性的概率预测转化为非线性的分类模型。 基本假设与要求： 阐述Logistic回归模型的关键假设，如因变量的二分类性、观察值的独立性、自变量与Logit之间的线性关系、不存在严重的共线性等。并指导读者如何检验和处理违反这些假设的情况。 模型参数的解释： 详尽讲解模型输出中系数（coefficients）的含义，特别是Odds Ratio (OR) 的计算及其在医学领域中解释因变量发生概率变化的意义。强调OR的置信区间和p值在判断变量统计学意义上的作用。 2. 模型构建与评估： 变量选择： 探讨在医学研究中选择合适自变量的策略，包括基于理论的变量选择、逐步回归法（向前、向后、双向）以及LASSO、Ridge等正则化方法在变量筛选中的应用。 模型拟合优度检验： 介绍常用的模型拟合优度指标，如Hosmer-Lemeshow检验、R-squared的各种变体（如Pseudo R-squared）以及AIC、BIC等信息准则，帮助读者评估模型的整体拟合程度。 模型诊断： 讲解如何进行模型诊断，识别异常观测值（outliers）和强影响点（influential points），以及如何通过残差分析、Cook距离等方法来评估模型的稳健性。 模型验证： 介绍交叉验证、bootstrap等技术在评估模型泛化能力方面的应用，确保模型在未见过的数据上也能表现良好。 3. Logistic回归的扩展与应用： 多分类Logistic回归： 扩展至处理三个或更多类别因变量的场景，详细介绍多项式Logistic回归（multinomial logistic regression）和序数Logistic回归（ordinal logistic regression）的模型构建和参数解释。 交互作用分析： 探讨如何引入自变量之间的交互项，以捕捉其联合效应，这在医学研究中尤为重要，例如探讨药物剂量与患者年龄对治疗效果的联合影响。 混淆变量与协变量调整： 强调在医学研究中控制混淆变量（confounders）的重要性，并演示如何在Logistic回归模型中纳入协变量以获得更准确的效应估计。 敏感性分析： 介绍进行敏感性分析的方法，评估模型结果对关键假设或数据输入的稳健性。 4. SAS实现与实例分析： SAS软件操作： 本书的核心特色之一在于详细介绍如何使用SAS软件实现Logistic回归分析。从数据导入、预处理，到使用`PROC LOGISTIC`语句构建模型、进行参数估计、模型诊断和结果导出，都提供了详尽的SAS代码示例和详细的步骤说明。 常用SAS语句解读： 深入解读`PROC LOGISTIC`过程中的关键选项，如`MODEL`语句用于指定模型结构，`SELECTION`选项用于变量选择，`OUTPUT`选项用于输出诊断统计量等。 医学研究案例： 穿插大量来自不同医学领域的实际案例，如疾病风险预测（如心血管疾病、癌症）、治疗效果评估、诊断试验分析等。每个案例都从研究背景、数据描述、模型构建、结果解读到临床意义的探讨，都进行了细致的分析，使读者能够学以致用。 SAS图形化展示： 指导读者如何利用SAS生成各种可视化图表，如ROC曲线、预测概率散点图等，以更直观地展示模型性能和结果。 学习目标： 通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解Logistic回归模型的核心概念和数学原理。 熟练掌握在SAS软件中应用`PROC LOGISTIC`过程进行模型构建和分析。 能够对医学研究中的二分类、多分类或有序分类因变量数据进行有效建模。 准确解读Logistic回归模型的输出结果，包括OR值、置信区间、p值以及模型拟合优度指标。 识别和处理模型构建过程中可能出现的潜在问题，如变量选择、共线性、异方差等。 将Logistic回归模型应用于实际医学研究问题，并科学地解释研究结果。 本书适合医学研究人员、生物统计学工作者、公共卫生专业人士、医学信息学研究者以及对医学统计方法感兴趣的学生和研究者。无论您是初次接触Logistic回归，还是希望深化SAS应用技巧，本书都将是您不可或缺的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

我对《医学研究中的Logistic回归分析及SAS实现（第2版）》的“第2版”这几个字尤为关注。这通常意味着在前一版的基础上，内容得到了更新、完善和提升。在快速发展的医学领域，统计分析方法和软件也在不断进步，一本能够及时更新的教材显得尤为重要。我期待第二版能够包含更多前沿的研究方法和SAS的最新功能应用。例如，书中是否会介绍一些新的模型改进、或者更高级的模型选择和验证方法？SAS的更新是否也得到体现？我希望这本书不仅仅停留在基础的Logistic回归，还能触及一些更复杂的模型，比如多因素Logistic回归、条件Logistic回归，甚至是考虑了混杂因素或交互作用的模型。拥有一个全面且与时俱进的学习资源，对于我这样一个追求科学严谨的研究者来说，是至关重要的。我希望通过这本书，能够掌握当前最主流、最有效的Logistic回归分析方法，并能够自信地将其应用于我的科研工作中。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解并掌握Logistic回归分析的SAS实现的书籍，而《医学研究中的Logistic回归分析及SAS实现（第2版）》听起来就是我一直在找的。我之前在自学SAS时，对于如何将统计理论转化为实际代码总是感到有些困惑，特别是遇到一些复杂的模型或者数据处理问题时，常常会卡住。这本书的书名直接点出了“SAS实现”，这让我相信它会提供非常具体、可操作的代码示例，并且会详细讲解每一步的意义。我期望书中能够涵盖从数据准备、变量筛选、模型拟合、结果解释到图表绘制等完整的SAS操作流程，并且这些操作都能紧密结合医学研究的背景。如果书中能提供一些实际的医学数据集作为练习，那就更完美了。我希望通过这本书，我不仅能学会如何运行SAS代码，更能真正理解代码背后的逻辑，从而能够灵活地运用SAS解决各种医学研究中的统计分析难题，成为一个能够独立完成数据分析的研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本《医学研究中的Logistic回归分析及SAS实现（第2版）》就像一位经验丰富的老教授，循循善诱地将复杂的统计学原理抽丝剥茧。我之前尝试过一些其他的统计学习资源，但总感觉云里雾里，概念不清。这本书的讲解风格非常清晰透彻，逻辑性极强。它不仅仅是罗列公式和步骤，而是深入浅出地解释了Logistic回归背后的思想和原理，让我能够理解“为什么”要这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。对于SAS的实现部分，我也非常期待。SAS作为一个在统计领域有着重要地位的软件，其强大的功能一直是我想掌握的。这本书能够详细介绍如何在SAS中实现Logistic回归，并且结合医学研究的实际案例，这对我来说是无价的。我希望通过这本书，不仅能理解Logistic回归本身，还能熟练运用SAS进行数据处理、模型建立、结果解读等一系列操作，最终能够将所学知识融会贯通，应用到实际的医学科研项目中。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个刚刚踏入医学研究领域的初学者来说，《医学研究中的Logistic回归分析及SAS实现（第2版）》无疑是一盏指路的明灯。我对书中可能涵盖的各种实际应用案例充满了好奇。医学研究中，Logistic回归被广泛应用于预测疾病风险、评估治疗效果、识别危险因素等方面，而这些都是我未来工作可能接触到的场景。我希望这本书能够提供一些贴近实际的研究场景，并通过SAS代码演示如何一步步地解决这些问题。从数据预处理到模型诊断，再到结果的撰写和解释，如果这本书能够提供一个完整的流程和范例，那将极大地节省我摸索的时间，并提高我的学习效率。我尤其期待书中能够分享一些在实际研究中可能遇到的常见问题及其解决方案，这样可以帮助我少走弯路，更稳健地开展我的统计分析工作。这本书的出版，让我看到了一条通往掌握Logistic回归分析的清晰路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的选题太棒了，简直是为我量身定做的！我一直对医学研究中的统计分析很感兴趣，但又苦于找不到一本既理论扎实又操作性强的入门书籍。市面上很多统计学教材要么过于理论化，让人望而却步；要么过于碎片化，缺乏系统性。而《医学研究中的Logistic回归分析及SAS实现（第2版）》正好弥补了这一空白。我尤其喜欢它将理论讲解与实际操作紧密结合的方式。每次学习一个新的概念，都能立刻跟着书中的SAS代码进行实践，这种“学以致用”的感觉真的非常棒。而且，第二版在第一版的基础上肯定会更加完善，加入最新的研究进展和更贴近实际需求的案例，这让我对这本书的期待值又高了几分。我预感这本书会成为我医学统计学习道路上的重要启蒙读物，甚至是长期参考的工具书。我迫不及待地想深入学习里面的内容，希望能通过这本书掌握Logistic回归这个强大的工具，为我的科研工作打下坚实的基础，未来能够独立完成高质量的统计分析，从而推动医学研究的发展。

评分☆☆☆☆☆

确实是好书。结合案例，把统计说得非常清楚。我在cnki查过不少好的文献，都有提到这本书

评分☆☆☆☆☆

冯老师写的书一直不错！真是大牛！支持！

评分☆☆☆☆☆

纸质还不错，感觉是正品，质量不错！！

评分☆☆☆☆☆

纸质还不错，感觉是正品，质量不错！！

评分☆☆☆☆☆

一直在京东买东西，习惯了，每次都很放心，无论何种物品，这就是京东已优质的服务和产品赢得客户！

评分☆☆☆☆☆

还不错 可以考虑再次购买

评分☆☆☆☆☆

好评 工作中能用得到 京东自营发货快

评分☆☆☆☆☆

骗子京东，书不好，盗版，客服太无耻

评分☆☆☆☆☆

准备细细研读一下这本书！