醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮國雙，劉德平 編

圖書標籤:

• 醫學統計
• Logistic迴歸
• SAS
• 生物統計
• 流行病學
• 醫學研究
• 數據分析
• 迴歸分析
• SPSS
• 臨床研究

齣版社： 北京大學醫學齣版社

ISBN：9787565910180

版次：2

商品編碼：11722035

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：193

正文語種：中文

內容簡介

　　《醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》是《醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現》的第2版，在第1版的基礎上，根據最新的SAS應用軟件進行修訂，並且增加新的章節，補充闡述Logistic迴歸在臨床醫學和流行病學研究中的應用。

目錄

第一章 logistic迴歸的基本原理
第一節 logistic迴歸模型介紹
第二節 logistic迴歸模型的評價與診斷
第三節 小結

第二章 病例對照研究中的logistic迴歸
第一節 病例對照研究簡介
第二節 病例對照研究中的logistic迴歸及SAS程序
第三節 logistic迴歸在病例對照研究中的應用
第四節 小結

第三章 隊列研究中的logistic迴歸
第一節 隊列研究簡介
第二節 隊列研究中的logistic迴歸及SAS程序
第三節 logistic迴歸在隊列研究中的應用
第四節 小結

第四章 配比設計中的條件logistic迴歸
第一節 配比設計簡介
第二節 配比設計中的條件logistic迴歸及SAS程序
第三節 條件logistic迴歸在配比病例對照研究中的應用
第四節 小結

第五章 單純病例研究中的logistic迴歸
第一節 單純病例研究簡介
第二節 單純病例研究中的logistic迴歸簡介
第三節 logistic迴歸在單純病例研究中的應用
第四節 小結

第六章 病例交叉研究中的logtstic迴歸
第一節 病例交叉研究簡介
第二節 病例交叉研究中的logistic迴歸及SAS程序
第三節 logistic迴歸在病例交叉研究中的應用
第四節 小結

第七章 診斷試驗中的logistic迴歸
第一節 診斷試驗簡介
第二節 診斷試驗中的logistic迴歸及SAS程序
第三節 logistic迴歸在診斷試驗中的應用
第四節 小結

第八章 多分類反應變量的logit模型
第一節 多項logit模型
第二節 纍積比數logit模型
第三節 偏比例優勢模型
第四節 小結

第九章 分層抽樣資料的多層logistic迴歸模型
第一節 分層抽樣資料
第二節 分層抽樣資料的logistic迴歸模型
第三節 分層抽樣資料logistic迴歸模型的SAS程序
第四節 多層logistic迴歸在分層抽樣資料中的應用
第五節 小結

第十章 復雜抽樣資料的logit迴歸
第一節 復雜抽樣過程與相關概念
第二節 復雜抽樣資料的logistic迴歸模型
第三節 復雜抽樣logistic迴歸的SAS程序
第四節 復雜抽樣logistic迴歸在分層整群抽樣中的應用
第五節 小結

第十一章 重復測量資料的廣義估計方程
第一節 重復測量資料結構
第二節 廣義估計方程及SAS程序
第三節 廣義估計方程在重復測量資料中的應用
第四節 小結

第十二章 二分類反應變量的廣義可加模型
第一節 廣義可加模型及SAS程序
第二節 廣義可加模型在二分類反應變量中的應用
第三節 小結
參考文獻

前言/序言

《醫學研究中的Logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》 Logistic迴歸作為一種強大的統計建模工具，在醫學研究領域具有舉足輕重的地位。本書第二版在前一版的基礎上，深入係統地闡述瞭Logistic迴歸模型在各類醫學研究問題中的應用，並結閤SAS軟件的實際操作，為讀者提供瞭詳實的理論指導和實操範例。 核心內容概述： 本書旨在幫助讀者理解Logistic迴歸模型的基本原理、核心假設、模型構建、結果解讀以及在醫學研究中的實際應用。內容覆蓋瞭以下關鍵方麵： 1. Logistic迴歸模型基礎： 理論框架： 詳細介紹Logistic迴歸模型的由來、發展及其在處理二分類因變量問題上的優勢。深入剖析Logit變換、Sigmoid函數等核心概念，解釋模型如何將綫性的概率預測轉化為非綫性的分類模型。 基本假設與要求： 闡述Logistic迴歸模型的關鍵假設，如因變量的二分類性、觀察值的獨立性、自變量與Logit之間的綫性關係、不存在嚴重的共綫性等。並指導讀者如何檢驗和處理違反這些假設的情況。 模型參數的解釋： 詳盡講解模型輸齣中係數（coefficients）的含義，特彆是Odds Ratio (OR) 的計算及其在醫學領域中解釋因變量發生概率變化的意義。強調OR的置信區間和p值在判斷變量統計學意義上的作用。 2. 模型構建與評估： 變量選擇： 探討在醫學研究中選擇閤適自變量的策略，包括基於理論的變量選擇、逐步迴歸法（嚮前、嚮後、雙嚮）以及LASSO、Ridge等正則化方法在變量篩選中的應用。 模型擬閤優度檢驗： 介紹常用的模型擬閤優度指標，如Hosmer-Lemeshow檢驗、R-squared的各種變體（如Pseudo R-squared）以及AIC、BIC等信息準則，幫助讀者評估模型的整體擬閤程度。 模型診斷： 講解如何進行模型診斷，識彆異常觀測值（outliers）和強影響點（influential points），以及如何通過殘差分析、Cook距離等方法來評估模型的穩健性。 模型驗證： 介紹交叉驗證、bootstrap等技術在評估模型泛化能力方麵的應用，確保模型在未見過的數據上也能錶現良好。 3. Logistic迴歸的擴展與應用： 多分類Logistic迴歸： 擴展至處理三個或更多類彆因變量的場景，詳細介紹多項式Logistic迴歸（multinomial logistic regression）和序數Logistic迴歸（ordinal logistic regression）的模型構建和參數解釋。 交互作用分析： 探討如何引入自變量之間的交互項，以捕捉其聯閤效應，這在醫學研究中尤為重要，例如探討藥物劑量與患者年齡對治療效果的聯閤影響。 混淆變量與協變量調整： 強調在醫學研究中控製混淆變量（confounders）的重要性，並演示如何在Logistic迴歸模型中納入協變量以獲得更準確的效應估計。 敏感性分析： 介紹進行敏感性分析的方法，評估模型結果對關鍵假設或數據輸入的穩健性。 4. SAS實現與實例分析： SAS軟件操作： 本書的核心特色之一在於詳細介紹如何使用SAS軟件實現Logistic迴歸分析。從數據導入、預處理，到使用`PROC LOGISTIC`語句構建模型、進行參數估計、模型診斷和結果導齣，都提供瞭詳盡的SAS代碼示例和詳細的步驟說明。 常用SAS語句解讀： 深入解讀`PROC LOGISTIC`過程中的關鍵選項，如`MODEL`語句用於指定模型結構，`SELECTION`選項用於變量選擇，`OUTPUT`選項用於輸齣診斷統計量等。 醫學研究案例： 穿插大量來自不同醫學領域的實際案例，如疾病風險預測（如心血管疾病、癌癥）、治療效果評估、診斷試驗分析等。每個案例都從研究背景、數據描述、模型構建、結果解讀到臨床意義的探討，都進行瞭細緻的分析，使讀者能夠學以緻用。 SAS圖形化展示： 指導讀者如何利用SAS生成各種可視化圖錶，如ROC麯綫、預測概率散點圖等，以更直觀地展示模型性能和結果。 學習目標： 通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解Logistic迴歸模型的核心概念和數學原理。 熟練掌握在SAS軟件中應用`PROC LOGISTIC`過程進行模型構建和分析。 能夠對醫學研究中的二分類、多分類或有序分類因變量數據進行有效建模。 準確解讀Logistic迴歸模型的輸齣結果，包括OR值、置信區間、p值以及模型擬閤優度指標。 識彆和處理模型構建過程中可能齣現的潛在問題，如變量選擇、共綫性、異方差等。 將Logistic迴歸模型應用於實際醫學研究問題，並科學地解釋研究結果。 本書適閤醫學研究人員、生物統計學工作者、公共衛生專業人士、醫學信息學研究者以及對醫學統計方法感興趣的學生和研究者。無論您是初次接觸Logistic迴歸，還是希望深化SAS應用技巧，本書都將是您不可或缺的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的選題太棒瞭，簡直是為我量身定做的！我一直對醫學研究中的統計分析很感興趣，但又苦於找不到一本既理論紮實又操作性強的入門書籍。市麵上很多統計學教材要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼過於碎片化，缺乏係統性。而《醫學研究中的Logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》正好彌補瞭這一空白。我尤其喜歡它將理論講解與實際操作緊密結閤的方式。每次學習一個新的概念，都能立刻跟著書中的SAS代碼進行實踐，這種“學以緻用”的感覺真的非常棒。而且，第二版在第一版的基礎上肯定會更加完善，加入最新的研究進展和更貼近實際需求的案例，這讓我對這本書的期待值又高瞭幾分。我預感這本書會成為我醫學統計學習道路上的重要啓濛讀物，甚至是長期參考的工具書。我迫不及待地想深入學習裏麵的內容，希望能通過這本書掌握Logistic迴歸這個強大的工具，為我的科研工作打下堅實的基礎，未來能夠獨立完成高質量的統計分析，從而推動醫學研究的發展。

評分☆☆☆☆☆

這本《醫學研究中的Logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》就像一位經驗豐富的老教授，循循善誘地將復雜的統計學原理抽絲剝繭。我之前嘗試過一些其他的統計學習資源，但總感覺雲裏霧裏，概念不清。這本書的講解風格非常清晰透徹，邏輯性極強。它不僅僅是羅列公式和步驟，而是深入淺齣地解釋瞭Logistic迴歸背後的思想和原理，讓我能夠理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。對於SAS的實現部分，我也非常期待。SAS作為一個在統計領域有著重要地位的軟件，其強大的功能一直是我想掌握的。這本書能夠詳細介紹如何在SAS中實現Logistic迴歸，並且結閤醫學研究的實際案例，這對我來說是無價的。我希望通過這本書，不僅能理解Logistic迴歸本身，還能熟練運用SAS進行數據處理、模型建立、結果解讀等一係列操作，最終能夠將所學知識融會貫通，應用到實際的醫學科研項目中。

評分☆☆☆☆☆

我對《醫學研究中的Logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》的“第2版”這幾個字尤為關注。這通常意味著在前一版的基礎上，內容得到瞭更新、完善和提升。在快速發展的醫學領域，統計分析方法和軟件也在不斷進步，一本能夠及時更新的教材顯得尤為重要。我期待第二版能夠包含更多前沿的研究方法和SAS的最新功能應用。例如，書中是否會介紹一些新的模型改進、或者更高級的模型選擇和驗證方法？SAS的更新是否也得到體現？我希望這本書不僅僅停留在基礎的Logistic迴歸，還能觸及一些更復雜的模型，比如多因素Logistic迴歸、條件Logistic迴歸，甚至是考慮瞭混雜因素或交互作用的模型。擁有一個全麵且與時俱進的學習資源，對於我這樣一個追求科學嚴謹的研究者來說，是至關重要的。我希望通過這本書，能夠掌握當前最主流、最有效的Logistic迴歸分析方法，並能夠自信地將其應用於我的科研工作中。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個剛剛踏入醫學研究領域的初學者來說，《醫學研究中的Logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》無疑是一盞指路的明燈。我對書中可能涵蓋的各種實際應用案例充滿瞭好奇。醫學研究中，Logistic迴歸被廣泛應用於預測疾病風險、評估治療效果、識彆危險因素等方麵，而這些都是我未來工作可能接觸到的場景。我希望這本書能夠提供一些貼近實際的研究場景，並通過SAS代碼演示如何一步步地解決這些問題。從數據預處理到模型診斷，再到結果的撰寫和解釋，如果這本書能夠提供一個完整的流程和範例，那將極大地節省我摸索的時間，並提高我的學習效率。我尤其期待書中能夠分享一些在實際研究中可能遇到的常見問題及其解決方案，這樣可以幫助我少走彎路，更穩健地開展我的統計分析工作。這本書的齣版，讓我看到瞭一條通往掌握Logistic迴歸分析的清晰路徑。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解並掌握Logistic迴歸分析的SAS實現的書籍，而《醫學研究中的Logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）》聽起來就是我一直在找的。我之前在自學SAS時，對於如何將統計理論轉化為實際代碼總是感到有些睏惑，特彆是遇到一些復雜的模型或者數據處理問題時，常常會卡住。這本書的書名直接點齣瞭“SAS實現”，這讓我相信它會提供非常具體、可操作的代碼示例，並且會詳細講解每一步的意義。我期望書中能夠涵蓋從數據準備、變量篩選、模型擬閤、結果解釋到圖錶繪製等完整的SAS操作流程，並且這些操作都能緊密結閤醫學研究的背景。如果書中能提供一些實際的醫學數據集作為練習，那就更完美瞭。我希望通過這本書，我不僅能學會如何運行SAS代碼，更能真正理解代碼背後的邏輯，從而能夠靈活地運用SAS解決各種醫學研究中的統計分析難題，成為一個能夠獨立完成數據分析的研究者。

評分☆☆☆☆☆

書本包裝精美，快遞運送及時，都是第二天一早就到貨，京東活動物超所值，真是多快好省。

評分☆☆☆☆☆

還不錯 可以考慮再次購買

評分☆☆☆☆☆

很實用！

評分☆☆☆☆☆

這本書時候醫學統計學研究，需要有一定的基礎，看起來還是比較費勁的

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書 包裝好 送貨快 書是正版無疑 下次買書還會在京東購買

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯！！！

評分☆☆☆☆☆

印刷質量可以，希望能讀懂

評分☆☆☆☆☆

買瞭還沒有看，比書店便宜很多

評分☆☆☆☆☆

好評 工作中能用得到 京東自營發貨快