教材 医学统计

章节摘录

插图：第一章 引言1.1 医学统计概述生物统计（Biostatistics）最早是为研究生命而发展的。其最早的重要应用是17世纪中叶William Petty和John Graunt所研究的死亡率问题。然后Edmond Halley发展了死亡率表。目前生物统计涉及与人类的物质、社会和精神福利有关的各种现象，并影响到人类、植物、微生物、环境等各方面。在国外，生物统计大多在医学院或卫生学院中开设。本书所指的生物统计也基本上限于医学统计（卫生统计），但所提到的统计方法则远远超出了生物统计的范畴。医学统计不仅限于人们所熟知的医药和治疗的研究，而且还包括流行病学、抽样调查、社区卫生计划及全国卫生政策的分析。它还涉及出生、死亡、结婚、离婚、流产、发病率等的登记和报告。医学统计是统计中最有生命力的一个方面，由于实际问题的需要，它不断地为统计学家提出新的挑战性问题，推动着统计科学本身的发展。这些医学问题是多种多样的，它们的出发点、数据的来源和形式都同。然而，这些问题又有共性。一些问题虽然以不同的方式提出，但它们的数据结构和数学形式类似，因此解决这些问题的统计方法也类似。本书介绍不同类型的数据和与其相对应的统计模型和方法，并以此来使读者了解如何从数据的特征中找到适当的模型，如何通过计算机统计软件来得到结果，以及怎样解释这些结果。

内容概要

吴喜之，广东肇庆人。北京大学毕业。美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计教授，曾经受聘于加利福尼亚大学统计系和北卡罗来纳大学统计系任教。研究领域涉及序贯分析，回归诊断，质量控制，模型选择，稳健统计和广义线性模型等。

书籍目录

第一章　引言　1.1  医学统计概述　1.2  内容安排　1.3　统计软件第二章　初等单变量和多变量问题  2.1　数据的基本概括  2.2  两个独立样本情况  2.3  变量之间的相关第三章　线性回归　3.1  一元和多元线性回归　3.2　随机效应混合模型第四章　Logistic回归第五章　Poisson对数线性模型第六章　分类数据模型和列联表　6.1　Fisher精确检验　6.2  对数线性模型与多维列联表的独立性检验第七章　试验设计数据分析第八章　非线性回归第九章　生存分析  9.1　一些基本概念  9.2　非参数和半参数生存模型  9.3　参数回归模型第十章　主成分分析和聚类分析　10.1　主成分分析　10.2　聚类分析  10.3　判别分析第十一章　时间序列简介　11.1  概述　11.2　一些基本概念　11.3　建模过程第十二章　临床试验等医学研究　12.1  临床试验　12.2　观察性研究

编辑推荐

《医学统计》由广西师范大学出版社出版。

作者简介

《医学统计》的起点并不高，对于实际工作者所熟悉的初等统计的内容不作过多的重复，而对于比较复杂而又十分重要的统计方法，列出数学模型，并加以较详尽的解释。在介绍统计软件方面，我们列举了所有例子的SAS和S-plus程序；在文字叙述方面，我们力求简明扼要，即使从未用过这些软件的读者，通过这两个完全不同的软件编程方式和特点也会得到启发，并能使自己尝试使用统计软件和享受其中的乐趣。

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