META分析软件应用与实例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑明华编 著

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• Meta分析
• 统计分析
• 医学统计
• 临床研究
• 数据分析
• 研究方法
• 软件应用
• SPSS
• R语言
• Stata

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117171670

商品编码：1032269832

出版时间：2013-05-01

作  者:(法)麦特尔 编 著作 孙洪 译者 定  价:59 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2013年07月01日 页  数:244 装  帧:平装 ISBN:9787121209758 ●第1章 合成孔径雷达影像的物理基础
●1.1 电磁波传播
●1.1.1 均匀介质中的传播规律
●1.1.2 异质介质中的传播方程
●1.1.3 星载雷达的电磁波传播
●1.2 物质与辐射的相互作用
●1.2.1 各种后向散射的理论模型
●1.2.2 后向散射现象的模型
●1.3 极化
●1.3.1 定义
●1.3.2 波极化
●1.3.3 后向散射对齐协议
●1.3.4 复后向散射矩阵S及Mueller矩阵
●第2章 合成孔径雷达的原理
●2.1 雷达原理
●2.1.1 监视雷达的描述
●2.1.2 分辨率的概念
●2.1.3 成像雷达
●2.1.4 合成孔径雷达（SAR）
●2.1.5 雷达方程
●部分目录

内容简介

本书系统论述了合成孔径雷达图像处理的原理和方法，并且收集了有关各个方面处理技术的研究成果，为读者提供了丰富的易于理解的信息。全书讨论了合成孔径雷达成像的理论基础和基本原理，介绍了靠前上知名的星载、机载等合成孔径雷达系统，重点分析了合成孔径雷达图像的各种数学模型，以及辐射校正、几何校正、地形校正等数据处理方法，针对各种不同的应用背景，论述了图像滤波、分割、分类方法，目标的点、轮廓、线等特征提取方法，以及目标辨识、立体测量、干涉测高、海洋探测等应用的处理方法。

《深度解析：量化研究的利器——统计模型构建与决策分析》 本书旨在深入探讨现代量化研究的核心——统计模型的构建、优化与应用。在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并基于科学的分析做出可靠的决策，已成为各领域面临的共同挑战。本书将带领读者穿越复杂的统计理论迷宫，直抵实用技术的应用前沿，为科研人员、数据分析师、产品经理及决策者提供一套系统而全面的方法论。 第一部分：统计模型构建的基石 本部分将从统计学的基础概念出发，循序渐进地构建读者对统计模型的认知框架。我们将详细阐述回归分析（包括线性回归、逻辑回归、多元回归等）的原理、模型选择、参数估计与假设检验，重点在于如何根据研究问题的性质选择最合适的回归模型，以及如何解读模型结果以获得有意义的结论。此外，本书还将深入介绍方差分析（ANOVA）及其变种，讲解如何通过比较不同组别的均值来检验研究假设，这在实验设计和效应评估中至关重要。 我们还将探讨时间序列分析，为理解和预测随时间变化的现象提供有力工具，例如经济波动、市场趋势、环境变化等。本书将涵盖ARIMA模型、指数平滑法等经典方法，并辅以实例演示如何处理季节性、趋势性等复杂的时间序列数据。 第二部分：模型的优化与评估 构建模型只是第一步，如何确保模型的有效性和鲁棒性才是关键。本部分将聚焦于模型评估与优化的技术。我们将详细介绍各种模型评估指标，如R方、Adjusted R方、均方误差（MSE）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC等，并阐述在不同情境下应侧重哪些指标。 交叉验证（Cross-validation）作为防止模型过拟合、提高泛化能力的核心技术，将被进行深度剖析。我们将介绍K折交叉验证、留一法等常用方法，并演示如何在实践中应用它们来评估模型的真实性能。 此外，本书还将引入模型选择的标准，如AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion），讲解它们在权衡模型拟合优度与模型复杂度方面的作用，帮助读者选择最优模型。正则化技术（如L1和L2正则化）也将被详细讲解，阐述它们如何通过限制模型复杂度来提升模型的泛化能力，尤其在处理高维数据时效果显著。 第三部分：高级统计技术与前沿应用 随着数据规模的增大和研究问题的复杂化，高级统计技术显得尤为重要。本部分将涉足更复杂的统计建模方法，并展示其在不同领域的应用。 我们将深入探讨机器学习中的监督学习算法，如决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、支持向量机（SVM）和梯度提升模型（Gradient Boosting Machines），阐述它们的原理、优势以及在分类和回归任务中的应用。 无监督学习技术，如聚类分析（Cluster Analysis）和主成分分析（PCA），也将被重点介绍。我们将讲解如何利用聚类算法对数据进行分组，发现隐藏的模式，以及如何通过PCA降维，简化数据结构，提高后续分析的效率。 此外，本书还将触及贝叶斯统计方法，阐述其与频率统计方法的区别，以及在小样本量或先验信息可得情况下的优势。我们将介绍贝叶斯回归、贝叶斯模型平均等概念，并展示其在不确定性量化方面的独特价值。 第四部分：决策分析与模型的可解释性 统计模型的最终目的是服务于决策。本部分将把焦点从模型本身转向如何利用模型结果指导实际决策。我们将介绍决策树（Decision Tree）在决策制定中的应用，如何将复杂的决策过程可视化，并基于模型输出做出最优选择。 风险评估与管理也是本部分的重点。我们将探讨如何利用统计模型量化风险，评估不同策略的潜在收益与损失，以及如何为不确定性决策制定稳健的应对方案。 最后，本书将强调模型的可解释性（Interpretability）的重要性。在许多领域，仅仅得到预测结果是不够的，理解模型为何做出这样的预测同样关键。我们将介绍一些提高模型可解释性的方法，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），以及如何通过可视化手段清晰地呈现模型洞察，从而增强决策的透明度和可信度。 本书特色： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解统计学原理，同时通过丰富的实例演示实际操作步骤，使读者能够快速上手。 多领域应用： 案例涵盖经济学、金融学、医学、社会科学、市场营销、工程技术等多个学科，展现统计模型的普适性。 前沿技术整合： 结合了经典的统计方法和现代机器学习的先进技术，为读者提供全面的量化分析工具箱。 注重可操作性： 强调模型选择、优化和结果解读的实用技巧，帮助读者避免常见误区，做出更可靠的决策。 通过阅读本书，读者将能够系统掌握统计模型的构建、评估与优化方法，深刻理解不同统计技术的适用场景，并能将所学知识融会贯通，灵活应用于实际研究与复杂决策中，真正成为量化研究领域的“弄潮儿”。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己仿佛掌握了一项“超级技能”，可以大大提升我学术研究的效率和质量。这本书最突出的优点在于它的“落地性”。作者没有停留在理论的“纸上谈兵”，而是将 META 分析的整个过程，从最初的概念理解，到具体的软件操作，再到最终的结果解读，都进行了极其详尽和系统化的阐述。特别是对于软件的应用部分，作者可谓是“倾囊相授”。他不仅介绍了主流的 META 分析软件，还针对每个软件的关键功能，提供了大量详细的操作步骤、清晰的截图和易于理解的文字说明。我跟着书中的步骤，一步步地在电脑上进行实践，感觉就像在和一位经验丰富的导师一起学习，完全不会感到迷茫。书中还穿插了大量的真实研究案例，这些案例的选取非常具有代表性，涵盖了不同学科的研究方向，让我能够清晰地看到 META 分析在实际研究中的应用效果，也给了我很多启发，让我思考如何将这些方法应用到我自己的研究课题中。更重要的是，这本书让我深刻理解了 META 分析的严谨性和科学性，让我能够更有信心地开展和呈现我的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经积累了一些研究经验的研究者，我对META分析的价值深知其重要性。但如何在实践中更有效地应用，一直是我探索的方向。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的参考。它不像很多教材那样只停留在理论层面，而是将理论与实践紧密结合，通过大量的案例分析，展示了META分析软件的强大功能和实际应用场景。书中对于各种软件的优缺点进行了比较分析，并结合不同研究问题的特点，给出了最优化的软件选择建议，这一点对我非常有帮助。我特别喜欢书中关于数据处理和结果解释的部分，作者提供了非常详细的步骤和技巧，帮助我克服了一些在实际操作中遇到的难题。例如，关于如何处理异质性问题，书中提供了几种不同的统计方法，并解释了它们各自的适用条件和解读方法，这让我对异质性的理解更上了一个台阶。此外，书中对于如何撰写META分析报告也给出了指导，这对于我们发表高质量的研究论文至关重要。总的来说，这本书是一本非常实用的工具书，对于希望提升研究水平、掌握前沿研究方法的学者来说，绝对值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格非常新颖，它不像我之前看过的任何一本关于统计分析的书籍。它没有那种枯燥的数学公式堆砌，而是用一种非常生动、形象的方式来讲解 META 分析的整个过程。作者就像一个经验丰富的向导，带着我一步步地探索 META 分析的世界。我最喜欢的是书中对于“疑难杂症”的解答。很多时候，我们在做研究时会遇到一些意想不到的问题，比如数据不完整、文献质量参差不齐、结果不一致等等，这些都会让我们感到非常头疼。而这本书就像一本“万能手册”，为我提供了解决这些问题的思路和方法。它不仅教我如何识别问题，更重要的是，它教会我如何去分析问题、如何去解决问题。书中提供的许多“技巧”和“窍门”，都是作者在实践中摸索出来的宝贵经验，让我受益匪浅。我感觉，通过阅读这本书，我不仅学会了如何操作 META 分析软件，更重要的是，我学会了如何进行更科学、更严谨的研究。这本书让我对 META 分析充满了信心，也激发了我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是一本宝藏，简直是我做研究路上的“及时雨”！我之前一直对META分析这个概念有所耳闻，但具体怎么操作、有哪些软件工具，总是摸不着头脑。这次偶然翻到这本书，简直是打开了新世界的大门。作者从最基础的概念讲起，深入浅出地解释了META分析的原理、适用范围以及它的重要性，让我这个初学者也能迅速理解。最让我惊喜的是，书中详细介绍了当前市面上主流的几种META分析软件，比如RevMan、Stata、R语言等等，并且不是简单地列出名字，而是手把手地教你如何安装、如何使用，每个功能都讲得明明白白，还有大量详细的操作截图，简直是可视化教学。我跟着书中的步骤，一步步地进行操作，感觉自己真的掌握了这项技能。书中还穿插了大量的实际案例，这些案例涵盖了不同学科领域，比如医学、心理学、教育学等等，让我看到了META分析在各个领域的应用，也给了我很多启发，思考如何将这些方法应用到我自己的研究中。而且，这本书的语言风格非常亲切，读起来一点都不枯燥，更像是在和一个经验丰富的导师交流，让我感到很受鼓舞。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为，要做META分析，得是统计学的大牛才行，所以一直有些畏惧。但这本书彻底颠覆了我的看法！它以一种非常友好的方式，将复杂的统计概念变得易于理解。书中不仅解释了为什么要进行META分析，还详细阐述了文献检索、数据提取、偏倚评估、效应量计算、森林图绘制、敏感性分析等等关键步骤，每一个环节都进行了细致的讲解，让我对整个流程有了清晰的认识。让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，会穿插一些“避坑指南”，提醒我们可能会遇到哪些常见问题，以及如何去避免或解决。这对于我这种刚开始接触META分析的人来说，简直是太有用了！书里还提供了一些下载资源，比如常用的数据库检索策略模板、数据提取表格等等，这些都大大减轻了我的工作量，让我能够更专注于研究本身。而且，书中的图表绘制部分，做得非常出色，比如森林图、漏斗图等等，不仅美观，而且信息量丰富，帮助我更好地理解和展示研究结果。我感觉这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本研究方法的指南，教会我如何科学、严谨地进行文献综合。

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还可以

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不错

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还可以

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这个还不错，简单实用

评分☆☆☆☆☆

很实用的书，正版，有参考价值

评分☆☆☆☆☆

正版书，我的专业是流行病与卫生统计学，希望看了这本书后能发论文

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

这个还不错，简单实用