高級生物統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬寨璞 著，馬寨璞 編

圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 高級統計
• 生物醫學
• 數據分析
• 統計建模
• 實驗設計
• 流行病學
• 生物信息學
• 醫學統計學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030468024

版次：1

商品編碼：11862867

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：320

字數：486000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：生物類、藥學類等專業高年級本科生或研究生，教師和科研工作者
生物統計學的進階必備。附送源代碼。

內容簡介

《高級生物統計學》主要為《生物統計學》的後續課程內容，對生物科研人員經常遇到的數據分析問題進行瞭通俗的講解，並給齣瞭數據分析的通用程序。《高級生物統計學》共10章，內容包括多維數據的組織與整理、多元統計學與矩陣計算基礎、假設檢驗、判彆分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、對應分析、典型相關分析和多維標度法。《高級生物統計學》充分考慮瞭生物科研人員的數學基礎，以深入淺齣的文字對原理進行瞭講解，以極其詳細的步驟展示瞭數據分析過程，以傻瓜式的通用代碼給齣瞭解決方案，可以幫助生物科研人員對數據分析做到抓大放小，既領會數據分析的思想，知道為什麼要這樣做，義方便執行，可以很快得到結果。

目錄

目錄
前言
第一章 多維數據的組織與整理（1）
第一節 多維數據的組織（1）
第二節 多維數據的可視化（2）
習題（19）
第二章 多元統計學與矩陣計算基礎（23）
第一節 多維隨機變量的一些概念（23）
第二節 多元正態分布（25）
第三節 WISHART分布（29）
第四節 HOTELLING分布（30）
第五節 WILKS分布（31）
第六節 多元隨機變量的數字特徵（32）
第七節 矩陣分解與導數（33）
第八節 數據讀取的MATLAB實現（35）
習題（46）
第三章 假設檢驗（48）
第一節 引言（48）
第二節 均值嚮量的檢驗（49）
第三節 協方差矩陣的檢驗（53）
第四節 實例計算（55）
第五節 假設檢驗的MATLAB實現（58）
習題（72）
第四章 判彆分析（76）
第一節 引言（76）
第二節 距離判彆法（76）
第三節 Bayes判彆法（8l）
第四節 Fisher判彆法（84）
第五節 判彆分析的MATLAB實現（86）
習題（92）
第五章 聚類分析（97）
第一節 引言（97）
第二節 相似性（97）
第三節 係統聚類法（101）
第四節 係統聚類分析MATLAB實現（108）
第五節 熱圖與聚類（117）
第六節 其他聚類方法（134）
習題（145）
第六章 主成分分析（150）
第一節 引言（150）
第二節 主成分分析的幾何解釋與推廣（151）
第三節 數學原理與主要性質（153）
第四節 主成分應用舉例（156）
第五節 主成分分析的MATLAB實現（167）
習題（176）
第七章 因子分析（181）
第一節 因子分析的基本概念（181）
第二節 因子模型（182）
第三節 載荷矩陣的求解（186）
第四節 因子鏇轉與得分（190）
第五節 因子分析詳細算例（194）
第六節 因子分析的MATLAB實現（203）
習題（209）
第八章 對應分析（215）
第一節 對應分析的基本思想（215）
第二節 對應分析數據的列聯錶錶示（215）
第三節 對應分析的基本理論（217）
第四節 對應分析的具體步驟與注意事項（220）
第五節 對應分析舉例與MATLAB實現（224）
習題（250）
第九章 典型相關分析（254）
第一節 引言（254）
第二節 基本理論性質（254）
第三節 樣本數據的典型相關分析（260）
第四節 典型相關分析的幾個問題（263）
第五節 典型相關計算過程實例（266）
第六節 典型相關分析解讀實例（269）
第七節 典型相關分析的MATLAB實現（276）
習題（285）
第十章 多維標度法（290）
第一節 引言（290）
第二節 古典MDS的基本原理（291）
第三節 非度量MDS的求解（295）
第四節 權重多維標度（297）
第五節 古典MDS實例計算詳解（298）
第六節 多維標度的MATLAB實現（305）
習題（312）
參考文獻（316）

前言/序言

生物醫學研究中的數據科學前沿 一部深入探索現代生物醫學數據分析與計算方法的權威著作 本書旨在為生物醫學領域的研究人員、臨床醫生、生物信息學傢以及對數據科學在生命科學中應用感興趣的專業人士，提供一個全麵、深入且實用的指南。在全球範圍內，生物醫學研究正經曆著由高通量技術（如基因組學、蛋白質組學、代謝組學）驅動的爆炸式數據增長。這些海量數據的有效解讀，已經成為推動疾病機理發現、新藥研發和精準醫療發展的核心瓶頸。本書正是為瞭彌補當前傳統統計學教學與實際生物醫學數據分析需求之間鴻溝而精心編撰。 本書並非側重於基礎的統計學原理推導，而是將重點放在如何將最前沿的統計學、機器學習和計算方法，高效、準確地應用於真實的生物醫學復雜數據集。我們假設讀者已具備基本的生物學背景和初級的統計學知識，本書將帶領讀者跨越門檻，直抵解決當前研究熱點問題的“實戰區”。 核心內容概述： 第一部分：現代生物醫學數據的特徵與預處理 本部分首先界定瞭現代生物醫學數據（如RNA-seq、ChIP-seq、單細胞測序、電子健康記錄-EHR）的獨特挑戰，包括高維度、稀疏性、批次效應（Batch Effects）以及數據異構性。 1. 數據質量控製與標準化： 詳細講解瞭從原始測序數據到可分析矩陣的完整流程，重點介紹批次效應的識彆、量化與校正技術，包括經驗貝葉斯方法（如ComBat）和基於圖的校正算法。 2. 降維與特徵選擇： 深入探討瞭主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）在處理高維組學數據中的應用局限與優化。引入非綫性降維技術，如t-SNE和UMAP，並討論瞭在解釋這些可視化結果時的生物學陷阱。特彆關注瞭基於信息論的特徵選擇方法，用以從數萬個基因中篩選齣最具信息量的生物標誌物集。 3. 數據融閤策略： 針對多組學數據（Multi-omics）整閤的迫切需求，本書介紹瞭主流的多視圖學習（Multi-view Learning）框架，包括CCA（典型相關分析）的擴展版本、張量分解方法，以及如何構建統一的潛在空間模型來解釋基因、蛋白和臨床錶型之間的復雜關係。 第二部分：機器學習在疾病建模與預測中的高級應用 本部分聚焦於如何利用先進的機器學習範式，構建具有高度預測能力和良好解釋性的生物醫學模型。 1. 正則化迴歸模型與生物標記物發現： 詳細闡述瞭Lasso、Ridge、Elastic Net迴歸在處理基因錶達矩陣（$p gg n$問題）中的優勢。本書提供瞭如何通過交叉驗證和稀疏性約束來選擇穩健的預測因子集，並探討瞭這些模型如何幫助識彆潛在的通路驅動基因。 2. 集成學習方法（Ensemble Methods）： 深入講解瞭隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）在分類和迴歸任務中的應用。我們特彆關注XGBoost和LightGBM在處理非綫性、交互作用顯著的臨床預測任務中的性能優化，並提供瞭相應的R和Python代碼實現模闆。 3. 深度學習在序列數據分析中的突破： 針對基因組學和蛋白質組學數據，本書構建瞭深度學習的橋梁。討論瞭捲積神經網絡（CNN）在識彆DNA/RNA序列中的調控元件（如增強子、啓動子）中的應用，以及循環神經網絡（RNN）/長短期記憶網絡（LSTM）在分析時間序列的生理數據（如心電圖、血糖波動）中的潛力。同時，探討瞭可解釋性AI（XAI）工具（如SHAP值）如何應用於“黑箱”深度模型，以提取齣可驗證的生物學洞察。 第三部分：因果推斷與動態係統建模 理解“關聯”嚮“因果”的轉化，是精準醫療的關鍵。本部分超越瞭單純的預測，轉嚮探究生物過程的驅動機製。 1. 潛在混雜因素與因果推斷基礎： 介紹瞭基於潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）和因果圖（Causal Graphs/DAGs）的概念。強調在觀察性研究中識彆和調整混雜變量的重要性。 2. 工具變量（Instrumental Variables）與傾嚮性評分（Propensity Score Methods）： 詳細講解瞭如何利用工具變量方法來處理未觀測混雜因素導緻的內生性問題，以及如何利用傾嚮性評分匹配和分層技術來模擬隨機對照試驗（RCT）的環境，以評估特定治療或暴露的真實因果效應。 3. 動態與時間依賴性建模： 針對疾病進展、藥物反應等時間序列問題，本書介紹瞭生存分析的進階技術，包括Cox比例風險模型的擴展（如加速失效時間模型），以及基於狀態空間模型的動態貝葉斯網絡（DBN）在建模復雜生理反饋環路中的應用。 第四部分：計算環境與最佳實踐 本書強調實踐性，最終部分提供瞭在真實研究環境中部署高級分析方法的指導。 1. 高效計算環境的構建： 詳細指導讀者如何搭建和利用高性能計算（HPC）集群資源，以及如何利用容器化技術（Docker/Singularity）確保分析流程的可重復性（Reproducibility）。 2. 結果的透明化與報告： 討論瞭在方法學部分報告計算細節的標準規範，包括超參數選擇的依據、模型穩定性的評估（如Bootstrap檢驗）以及如何有效地將復雜的模型輸齣轉化為臨床或生物學可接受的摘要。 本書特色： 聚焦應用，弱化理論推導： 每一章節都以一個具體的生物醫學問題（如藥物應答異質性、疾病早期診斷）為驅動，直接展示先進方法的應用流程。 代碼驅動與開源生態： 全書的代碼示例主要基於R和Python的領先生物信息學和數據科學包（如Bioconductor, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），確保讀者能夠立即上手。 跨學科視角： 融閤瞭來自統計學、計算機科學和生物醫學工程的最新思想，提供一個真正綜閤性的分析框架。 目標讀者： 從事基因組學、蛋白質組學、生物信息學、醫學統計學、生物醫學工程、以及希望利用數據科學驅動精準醫學轉型的臨床研究人員。掌握本書內容，將使您能獨立處理和解釋現代生物醫學領域中最具挑戰性的復雜數據集。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得生物統計學是門“玄學”，很多概念晦澀難懂，難以掌握。《高級生物統計學》這本書的齣現，某種程度上顛覆瞭我之前的看法。作者的寫作風格非常獨特，他擅長用類比和故事來解釋抽象的概念，這使得原本枯燥的統計理論變得生動有趣。我尤其喜歡書中對於統計假設和模型選擇的討論，作者將這些過程的思考邏輯梳理得非常清晰，讓我們能夠理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅記住“怎麼”做。書中也涉及瞭一些前沿的統計方法，例如機器學習在生物信息學中的應用，這對於我目前的研究方嚮非常有啓發性。我嘗試著去理解其中關於降維和分類算法的章節，盡管初讀時有些挑戰，但作者提供的詳細解釋和圖示，讓我逐漸撥開瞭迷霧。我感覺這本書的價值在於，它不僅僅傳授知識，更重要的是培養我們獨立思考和解決統計問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我拿到《高級生物統計學》這本書的時候，內心是有些忐忑的。畢竟“高級”二字，總讓人覺得門檻頗高。然而，當我開始閱讀後，這種擔憂便煙消雲散瞭。作者以一種極其生動且循序漸進的方式，將那些曾經讓我頭疼不已的統計模型和方法娓娓道來。他並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從直觀的例子入手，一步步引導讀者理解其背後的邏輯。我特彆欣賞書中對於各種統計檢驗方法的應用場景的詳細闡述，以及在不同情境下如何選擇最閤適的統計工具。書中提供的代碼示例也相當實用，對於我這種需要動手實踐的人來說，簡直是福音。我試著跟著書中的步驟敲瞭一遍，發現不僅能夠理解算法，還能直接生成結果。這極大地增強瞭我學習的積極性。我個人覺得，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位耐心細緻的良師益友，它能幫助我們剋服對統計學的恐懼，並引導我們走嚮掌握更強大分析工具的道路。

評分☆☆☆☆☆

我對《高級生物統計學》這本書的評價，可以說是相當高的。我一直對生物統計學領域有濃厚的興趣，但市麵上很多書籍要麼過於基礎，要麼過於理論化，難以找到一本既能深入講解，又能兼顧實踐的應用性著作。這本書恰好填補瞭這一空白。它的內容覆蓋麵很廣，從經典的統計推斷到現代的機器學習算法，都做瞭詳盡的介紹。我特彆喜歡書中對生存分析和時間序列分析的講解，這些內容對於我目前的科研工作至關重要。作者在講解每一個統計模型時，都會給齣其理論基礎、假設條件、以及在生物醫學研究中的具體應用案例，這使得我們可以非常直觀地理解這些方法的意義和價值。此外，書中還穿插瞭一些關於數據可視化和統計軟件使用的技巧，這對於提升我們的研究效率非常有幫助。我個人覺得，這本書適閤那些已經具備一定生物統計學基礎，並希望進一步提升自己統計分析能力的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書《高級生物統計學》的齣現，簡直是我學習道路上的一盞明燈。我一直以來都苦於找不到一本能夠係統梳理統計學在生物學領域應用的書籍，很多時候都是零散地學習，不成體係。而這本書，從最基礎的概率論和統計推斷齣發，層層遞進，將各種復雜的統計模型和方法有機地串聯起來，形成瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞作者在講解貝葉斯統計方麵的深入剖析，這部分內容在很多同類書籍中都很少涉及，但對於理解一些前沿的統計建模卻至關重要。書中關於因果推斷的章節也給我留下瞭深刻的印象，作者通過清晰的論證和生動的例子，讓我們理解瞭如何從相關性中去識彆因果關係，這對於生物醫學研究具有極其重要的指導意義。總而言之，這本書不僅內容翔實，而且邏輯嚴謹，語言精煉，是我在生物統計學領域學習過程中不可多得的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

一本期待已久的《高級生物統計學》終於到手，迫不及待地翻閱。本書的裝幀設計簡潔大氣，紙張質感也十分不錯，拿在手裏沉甸甸的，很有分量。我尤其喜歡它采用的排版方式，字體大小適中，行間距舒適，即使長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。書中的插圖和圖錶質量很高，清晰且富有信息量，對於理解復雜的統計概念非常有幫助。我最看重的是作者在理論講解上的嚴謹性，每一個公式、每一個定理的推導都清晰明瞭，邏輯性極強，這對於我這種希望深入理解生物統計學原理的學生來說至關重要。此外，書中提供的案例研究也十分貼閤實際，能夠幫助我們將理論知識應用於解決真實的生物醫學問題。雖然我尚未深入研讀其中的所有章節，但僅從前幾部分的閱讀體驗來看，這本書無疑是一部高質量的學術著作，它為我打開瞭探索生物統計學更深層次領域的大門，讓我對接下來的學習充滿瞭信心和期待。我個人認為，對於那些希望在統計學領域打下堅實基礎，並將其應用於生物醫學研究的讀者而言，這本書絕對是值得擁有的。

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，就是書的封麵有些劃痕

評分☆☆☆☆☆

不好，

評分☆☆☆☆☆

非常有用哦

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

很好的參考書。

評分☆☆☆☆☆

但是內容是我需要的

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

需要有Matlab基礎纔能看懂的

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本好書。認真研讀