編輯推薦

　　（1）內容覆蓋麵廣，涉及常見的復雜醫學數據分析及深層次數據挖掘；

　　（2）結閤醫學特色，理論聯係實際，案例典型，完備詳實；

　　（3）軟件實現具體細緻，方便讀者進行操作實踐；

　　（4）避免大量公式及繁瑣計算，提高實用性與可操作性；

　　（5）內容全麵且有深度，可以為其他領域的研究人員提供參考。

內容簡介

　　基於大數據時代生物醫學數據的爆炸式增長，本書從醫學科研中的實際問題齣發，以案例的形式深入淺齣地介紹瞭近年來嶄新的醫學數據挖掘技術，包括決策樹模型、支持嚮量機、隨機森林分類、關聯規則、貝葉斯網絡構建等，並詳細介紹瞭數據挖掘軟件(SPSS、SAS、R等)的操作步驟，重點突齣實用性和可操作性，以期提高讀者對醫學科研數據的深層次處理與分析的能力。

　　本書主要取材於編者近年來從事生物醫學數據深度挖掘方麵的研究與教學工作內容，既適用於醫學院校本科生及研究生、醫學基礎及臨床科研工作者和相關技術人員作為教材，也可作為科學研究的參考用書。

內頁插圖

目錄

第1章 數據預處理 1

1.1 異常值的常見處理方法 1

1.2 缺失值的填補 8

第2章 多元綫性迴歸分析 14

2.1 多元綫性迴歸的概念 14

2.2 多元綫性迴歸的模型結構 14

2.3 多元逐步綫性迴歸 17

第3章 Logistic迴歸分析 22

3.1 Logistic迴歸分析的基本概念 22

3.2 Logistic迴歸的模型結構 22

3.3 應用實例1：一般資料的Logistic迴歸 23

3.4 應用實例2：列聯錶資料的Logistic迴歸 27

3.5 應用實例3：多項Logistic迴歸分析 29

第4章 非綫性迴歸擬閤分析 32

4.1 非綫性迴歸基本概念 32

4.2 應用實例1：對新增SARS病例數的預測分析 32

4.3 應用實例2：對纍計SARS病例數的預測分析 37

第5章 生存分析 41

5.1 生存分析的基本概念 41

5.2 生存分析的資料特點 41

5.3 生存資料的分析方法 42

5.4 應用實例1：纍積生存率的計算 42

5.5 應用實例2：小樣本生存率的Kaplan-Meier估計 45

5.6 應用實例3：生存麯綫比較的Log-rank檢驗 47

5.7 應用實例4：Cox迴歸 51

5.7.1 Cox模型結構與參數估計 51

5.7.2 應用實例：Cox迴歸分析 51

第6章 基於競爭風險模型的生存分析 56

6.1 競爭風險模型 56

6.2 應用實例：競爭風險模型的生存分析 56

第7章 Meta分析 62

7.1 Meta分析概述 62

7.2 Meta分析的方法與步驟 62

7.3 應用實例1：二分類資料的Meta分析 63

7.4 應用實例2：連續資料的Meta分析 71

第8章 劑量-反應模型的Meta分析 77

8.1 劑量-反應關係的數據結構 77

8.2 綫性擬閤 78

8.3 非綫性擬閤-三次麯綫擬閤 79

第9章 決策樹模型分析 82

9.1 分類的概念 82

9.2 分類的步驟 82

9.3 分類器性能的評估 83

9.4 決策樹分類器簡介 83

9.5 應用實例：決策樹分析 85

第10章 隨機森林法提取特徵屬性 88

10.1 隨機森林方法基本概念 88

10.2 基於平均基尼指數減少量的特徵屬性選擇 88

10.3 應用實例：隨機森林法提取特徵屬性 90

第11章 傾嚮性得分匹配方法 94

11.1 傾嚮性得分匹配方法 94

11.2 傾嚮性得分匹配方法的步驟 94

11.3 應用實例：傾嚮性得分匹配 95

第12章 用廣義估計方程分析重復測量的定性資料 102

12.1 廣義估計方程的基本概念 102

12.2 廣義綫性模型的結構 102

12.3 GEE算法 103

12.4 應用實例1：重復測量的實驗數據 103

12.5 應用實例2：問捲調查中的多選題數據 105

第13章 基於支持嚮量機的微陣列數據分類 109

13.1 支持嚮量機簡介 109

13.2 支持嚮量機的基本原理 109

13.3 應用實例：支持嚮量機分類 111

第14章 時間序列分析 113

14.1 時間序列分析的基本概念 113

14.2 時間序列分析的主要步驟 113

14.3 應用實例：時間序列分析 114

第15章 路徑圖分析 118

15.1 路徑圖分析基本理論 118

15.2 路徑圖分析的基本步驟 118

15.3 應用實例：路徑圖分析 119

15.3.1 第一個迴歸分析 119

15.3.2 第二個迴歸分析 121

15.3.3 第三個迴歸分析 122

第16章 主成分分析與因子分析 124

16.1 主成分分析概念 124

16.2 應用實例1：主成分分析 124

16.3 因子分析概念 129

16.4 應用實例2：因子分析 129

第17章 判彆分析 134

17.1 判彆分析的概念 134

17.2 常用的判彆分析方法 134

17.3 判彆函數的驗證 135

17.4 應用實例：判彆分析 135

第18章 聚類分析 144

18.1 聚類分析的概念 144

18.2 K均值聚類法 144

18.3 應用實例1：K均值聚類 145

18.4 係統聚類法 148

18.5 應用實例2：係統聚類 149

18.6 繪製雙嚮聚類熱圖 153

第19章 關聯規則 156

19.1 關聯規則的基本概念 156

19.2 關聯規則的質量和重要性 156

19.3 關聯規則分析的基本方法 157

19.4 應用實例：關聯規則分析 157

第20章 兩組ROC麯綫下的麵積比較 161

20.1 ROC麯綫的構建 161

20.2 ROC麯綫下麵積 162

20.3 兩組ROC麯綫下麵積比較 162

20.4 應用實例：兩組ROC麯綫下麵積比較 162

第21章 診斷準確性試驗Meta分析 166

21.1 診斷準確性試驗Meta分析基本概念 166

21.2 診斷準確性試驗Meta分析的相關評價指標 166

21.3 應用實例：診斷準確性試驗Meta分析 167

第22章 貝葉斯網絡分析 173

22.1 貝葉斯網絡的概念 173

22.2 應用實例：貝葉斯網絡構建 174

第23章 偏最小二乘迴歸分析 179

23.1 偏最小二乘迴歸的基本步驟和原理 179

23.2 應用實例：偏最小二乘迴歸分析 180

參考文獻 185

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