图书介绍
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- 宇传华译；（美）阿夫拉姆·斐拉克曼 著
- 出版社： 武汉：武汉大学出版社
- ISBN：9787307208513
- 出版时间：2019
- 标注页数：163页
- 文件大小：56MB
- 文件页数：191页
- 主题词：流行病学－统计分析－应用软件
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图书目录
第一部分 理论方法3
第1章 贝叶斯方法简介3
1.1 Meta分析实例：吸烟率4
1.2 另一个Meta分析实例：吸烟率的随机效应模型7
1.3 总结8
第2章 率、比与病程的统计学模型9
2.1 一个启发性例子：精神分裂症患病率10
2.2 二项式模型11
2.3 贝塔二项式模型14
2.4 泊松模型16
2.5 负二项模型16
2.6 经转换的正态模型18
2.7 下限数据模型20
2.8 不确定性的量化21
2.9 模型比较22
2.10 总结及展望24
第3章 年龄模式模型25
3.1 样条模型的定义26
3.2 选择节点28
3.3 惩罚样条模型28
3.4 样条模型的拓展30
3.5 总结和展望30
第4章 年龄模式的专家先验32
4.1 水平先验32
4.2 单调性先验34
4.3 先验不仅仅用于样条36
4.4 年龄模式的层次相似性先验36
4.5 总结和展望37
第5章 异质年龄组的统计学模型38
5.1 重叠年龄组数据40
5.2 中值模型41
5.3 解集模型42
5.4 年龄组宽度作为协变量的中值模型43
5.5 年龄标化和年龄积分模型44
5.6 模型比较46
5.7 总结和展望47
第6章 协变量建模49
6.1 解释偏倚的交叉游走固定效应50
6.2 改善样本外估计的预测固定效应53
6.3 解释变异的固定效应54
6.4 空间变异的随机效应54
6.5 协变量与一致性56
6.6 总结和展望57
第7章 其他类型资料的患病率估计58
7.1 一个启发性例子：人口动力学59
7.2 人群疾病的系统动力学模型60
7.3 地方性平衡点65
7.4 正向模拟的例子65
7.5 总结和展望69
第8章 数字算法70
8.1 马尔科夫链蒙特卡洛71
8.2 Metropolis-Hastings逐步法73
8.3 Adaptive Metropolis逐步法75
8.4 MCMC算法的收敛性76
8.5 MCMC的初始值77
8.6 一个Meta分析例子78
8.7 借用区域间信息的经验贝叶斯先验79
8.8 总结和展望80
8.9 挑战和限制80
第二部分 实例应用83
第9章 样条模型中的节点选择：可卡因依赖83
第10章 不清晰的年龄模式及需要的专家先验：经前期综合症89
第11章 经验先验：胰腺炎94
第12章 重叠与异质的年龄组：房颤98
第13章 地域变异的处理：丙肝103
第14章 固定效应的交叉游走：焦虑症108
第15章 样本之外的预测改善：肝硬化111
第16章 危险因素：水果摄入不足114
第17章 房室模型：终末期肾病118
第18章 房室样条模型的节点选择：膝骨关节炎122
第19章 房室模型的专家先验：双相情感障碍125
第20章 死因别死亡率：酒精依赖130
后记134
附录GBD 2010研究空间分层137
参考文献144
英汉索引159