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马寨璞 著，马寨璞 编

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 高级统计
• 生物医学
• 数据分析
• 统计建模
• 实验设计
• 流行病学
• 生物信息学
• 医学统计学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030468024

版次：1

商品编码：11862867

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：320

字数：486000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：生物类、药学类等专业高年级本科生或研究生，教师和科研工作者
生物统计学的进阶必备。附送源代码。

内容简介

《高级生物统计学》主要为《生物统计学》的后续课程内容，对生物科研人员经常遇到的数据分析问题进行了通俗的讲解，并给出了数据分析的通用程序。《高级生物统计学》共10章，内容包括多维数据的组织与整理、多元统计学与矩阵计算基础、假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和多维标度法。《高级生物统计学》充分考虑了生物科研人员的数学基础，以深入浅出的文字对原理进行了讲解，以极其详细的步骤展示了数据分析过程，以傻瓜式的通用代码给出了解决方案，可以帮助生物科研人员对数据分析做到抓大放小，既领会数据分析的思想，知道为什么要这样做，义方便执行，可以很快得到结果。

目录

目录
前言
第一章 多维数据的组织与整理（1）
第一节 多维数据的组织（1）
第二节 多维数据的可视化（2）
习题（19）
第二章 多元统计学与矩阵计算基础（23）
第一节 多维随机变量的一些概念（23）
第二节 多元正态分布（25）
第三节 WISHART分布（29）
第四节 HOTELLING分布（30）
第五节 WILKS分布（31）
第六节 多元随机变量的数字特征（32）
第七节 矩阵分解与导数（33）
第八节 数据读取的MATLAB实现（35）
习题（46）
第三章 假设检验（48）
第一节 引言（48）
第二节 均值向量的检验（49）
第三节 协方差矩阵的检验（53）
第四节 实例计算（55）
第五节 假设检验的MATLAB实现（58）
习题（72）
第四章 判别分析（76）
第一节 引言（76）
第二节 距离判别法（76）
第三节 Bayes判别法（8l）
第四节 Fisher判别法（84）
第五节 判别分析的MATLAB实现（86）
习题（92）
第五章 聚类分析（97）
第一节 引言（97）
第二节 相似性（97）
第三节 系统聚类法（101）
第四节 系统聚类分析MATLAB实现（108）
第五节 热图与聚类（117）
第六节 其他聚类方法（134）
习题（145）
第六章 主成分分析（150）
第一节 引言（150）
第二节 主成分分析的几何解释与推广（151）
第三节 数学原理与主要性质（153）
第四节 主成分应用举例（156）
第五节 主成分分析的MATLAB实现（167）
习题（176）
第七章 因子分析（181）
第一节 因子分析的基本概念（181）
第二节 因子模型（182）
第三节 载荷矩阵的求解（186）
第四节 因子旋转与得分（190）
第五节 因子分析详细算例（194）
第六节 因子分析的MATLAB实现（203）
习题（209）
第八章 对应分析（215）
第一节 对应分析的基本思想（215）
第二节 对应分析数据的列联表表示（215）
第三节 对应分析的基本理论（217）
第四节 对应分析的具体步骤与注意事项（220）
第五节 对应分析举例与MATLAB实现（224）
习题（250）
第九章 典型相关分析（254）
第一节 引言（254）
第二节 基本理论性质（254）
第三节 样本数据的典型相关分析（260）
第四节 典型相关分析的几个问题（263）
第五节 典型相关计算过程实例（266）
第六节 典型相关分析解读实例（269）
第七节 典型相关分析的MATLAB实现（276）
习题（285）
第十章 多维标度法（290）
第一节 引言（290）
第二节 古典MDS的基本原理（291）
第三节 非度量MDS的求解（295）
第四节 权重多维标度（297）
第五节 古典MDS实例计算详解（298）
第六节 多维标度的MATLAB实现（305）
习题（312）
参考文献（316）

前言/序言

生物医学研究中的数据科学前沿 一部深入探索现代生物医学数据分析与计算方法的权威著作 本书旨在为生物医学领域的研究人员、临床医生、生物信息学家以及对数据科学在生命科学中应用感兴趣的专业人士，提供一个全面、深入且实用的指南。在全球范围内，生物医学研究正经历着由高通量技术（如基因组学、蛋白质组学、代谢组学）驱动的爆炸式数据增长。这些海量数据的有效解读，已经成为推动疾病机理发现、新药研发和精准医疗发展的核心瓶颈。本书正是为了弥补当前传统统计学教学与实际生物医学数据分析需求之间鸿沟而精心编撰。 本书并非侧重于基础的统计学原理推导，而是将重点放在如何将最前沿的统计学、机器学习和计算方法，高效、准确地应用于真实的生物医学复杂数据集。我们假设读者已具备基本的生物学背景和初级的统计学知识，本书将带领读者跨越门槛，直抵解决当前研究热点问题的“实战区”。 核心内容概述： 第一部分：现代生物医学数据的特征与预处理 本部分首先界定了现代生物医学数据（如RNA-seq、ChIP-seq、单细胞测序、电子健康记录-EHR）的独特挑战，包括高维度、稀疏性、批次效应（Batch Effects）以及数据异构性。 1. 数据质量控制与标准化： 详细讲解了从原始测序数据到可分析矩阵的完整流程，重点介绍批次效应的识别、量化与校正技术，包括经验贝叶斯方法（如ComBat）和基于图的校正算法。 2. 降维与特征选择： 深入探讨了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）在处理高维组学数据中的应用局限与优化。引入非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，并讨论了在解释这些可视化结果时的生物学陷阱。特别关注了基于信息论的特征选择方法，用以从数万个基因中筛选出最具信息量的生物标志物集。 3. 数据融合策略： 针对多组学数据（Multi-omics）整合的迫切需求，本书介绍了主流的多视图学习（Multi-view Learning）框架，包括CCA（典型相关分析）的扩展版本、张量分解方法，以及如何构建统一的潜在空间模型来解释基因、蛋白和临床表型之间的复杂关系。 第二部分：机器学习在疾病建模与预测中的高级应用 本部分聚焦于如何利用先进的机器学习范式，构建具有高度预测能力和良好解释性的生物医学模型。 1. 正则化回归模型与生物标记物发现： 详细阐述了Lasso、Ridge、Elastic Net回归在处理基因表达矩阵（$p gg n$问题）中的优势。本书提供了如何通过交叉验证和稀疏性约束来选择稳健的预测因子集，并探讨了这些模型如何帮助识别潜在的通路驱动基因。 2. 集成学习方法（Ensemble Methods）： 深入讲解了随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）在分类和回归任务中的应用。我们特别关注XGBoost和LightGBM在处理非线性、交互作用显著的临床预测任务中的性能优化，并提供了相应的R和Python代码实现模板。 3. 深度学习在序列数据分析中的突破： 针对基因组学和蛋白质组学数据，本书构建了深度学习的桥梁。讨论了卷积神经网络（CNN）在识别DNA/RNA序列中的调控元件（如增强子、启动子）中的应用，以及循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在分析时间序列的生理数据（如心电图、血糖波动）中的潜力。同时，探讨了可解释性AI（XAI）工具（如SHAP值）如何应用于“黑箱”深度模型，以提取出可验证的生物学洞察。 第三部分：因果推断与动态系统建模 理解“关联”向“因果”的转化，是精准医疗的关键。本部分超越了单纯的预测，转向探究生物过程的驱动机制。 1. 潜在混杂因素与因果推断基础： 介绍了基于潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和因果图（Causal Graphs/DAGs）的概念。强调在观察性研究中识别和调整混杂变量的重要性。 2. 工具变量（Instrumental Variables）与倾向性评分（Propensity Score Methods）： 详细讲解了如何利用工具变量方法来处理未观测混杂因素导致的内生性问题，以及如何利用倾向性评分匹配和分层技术来模拟随机对照试验（RCT）的环境，以评估特定治疗或暴露的真实因果效应。 3. 动态与时间依赖性建模： 针对疾病进展、药物反应等时间序列问题，本书介绍了生存分析的进阶技术，包括Cox比例风险模型的扩展（如加速失效时间模型），以及基于状态空间模型的动态贝叶斯网络（DBN）在建模复杂生理反馈环路中的应用。 第四部分：计算环境与最佳实践 本书强调实践性，最终部分提供了在真实研究环境中部署高级分析方法的指导。 1. 高效计算环境的构建： 详细指导读者如何搭建和利用高性能计算（HPC）集群资源，以及如何利用容器化技术（Docker/Singularity）确保分析流程的可重复性（Reproducibility）。 2. 结果的透明化与报告： 讨论了在方法学部分报告计算细节的标准规范，包括超参数选择的依据、模型稳定性的评估（如Bootstrap检验）以及如何有效地将复杂的模型输出转化为临床或生物学可接受的摘要。 本书特色： 聚焦应用，弱化理论推导： 每一章节都以一个具体的生物医学问题（如药物应答异质性、疾病早期诊断）为驱动，直接展示先进方法的应用流程。 代码驱动与开源生态： 全书的代码示例主要基于R和Python的领先生物信息学和数据科学包（如Bioconductor, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），确保读者能够立即上手。 跨学科视角： 融合了来自统计学、计算机科学和生物医学工程的最新思想，提供一个真正综合性的分析框架。 目标读者： 从事基因组学、蛋白质组学、生物信息学、医学统计学、生物医学工程、以及希望利用数据科学驱动精准医学转型的临床研究人员。掌握本书内容，将使您能独立处理和解释现代生物医学领域中最具挑战性的复杂数据集。

评分☆☆☆☆☆

我对《高级生物统计学》这本书的评价，可以说是相当高的。我一直对生物统计学领域有浓厚的兴趣，但市面上很多书籍要么过于基础，要么过于理论化，难以找到一本既能深入讲解，又能兼顾实践的应用性著作。这本书恰好填补了这一空白。它的内容覆盖面很广，从经典的统计推断到现代的机器学习算法，都做了详尽的介绍。我特别喜欢书中对生存分析和时间序列分析的讲解，这些内容对于我目前的科研工作至关重要。作者在讲解每一个统计模型时，都会给出其理论基础、假设条件、以及在生物医学研究中的具体应用案例，这使得我们可以非常直观地理解这些方法的意义和价值。此外，书中还穿插了一些关于数据可视化和统计软件使用的技巧，这对于提升我们的研究效率非常有帮助。我个人觉得，这本书适合那些已经具备一定生物统计学基础，并希望进一步提升自己统计分析能力的读者。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得生物统计学是门“玄学”，很多概念晦涩难懂，难以掌握。《高级生物统计学》这本书的出现，某种程度上颠覆了我之前的看法。作者的写作风格非常独特，他擅长用类比和故事来解释抽象的概念，这使得原本枯燥的统计理论变得生动有趣。我尤其喜欢书中对于统计假设和模型选择的讨论，作者将这些过程的思考逻辑梳理得非常清晰，让我们能够理解“为什么”要这样做，而不是仅仅记住“怎么”做。书中也涉及了一些前沿的统计方法，例如机器学习在生物信息学中的应用，这对于我目前的研究方向非常有启发性。我尝试着去理解其中关于降维和分类算法的章节，尽管初读时有些挑战，但作者提供的详细解释和图示，让我逐渐拨开了迷雾。我感觉这本书的价值在于，它不仅仅传授知识，更重要的是培养我们独立思考和解决统计问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到《高级生物统计学》这本书的时候，内心是有些忐忑的。毕竟“高级”二字，总让人觉得门槛颇高。然而，当我开始阅读后，这种担忧便烟消云散了。作者以一种极其生动且循序渐进的方式，将那些曾经让我头疼不已的统计模型和方法娓娓道来。他并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的例子入手，一步步引导读者理解其背后的逻辑。我特别欣赏书中对于各种统计检验方法的应用场景的详细阐述，以及在不同情境下如何选择最合适的统计工具。书中提供的代码示例也相当实用，对于我这种需要动手实践的人来说，简直是福音。我试着跟着书中的步骤敲了一遍，发现不仅能够理解算法，还能直接生成结果。这极大地增强了我学习的积极性。我个人觉得，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的良师益友，它能帮助我们克服对统计学的恐惧，并引导我们走向掌握更强大分析工具的道路。

评分☆☆☆☆☆

一本期待已久的《高级生物统计学》终于到手，迫不及待地翻阅。本书的装帧设计简洁大气，纸张质感也十分不错，拿在手里沉甸甸的，很有分量。我尤其喜欢它采用的排版方式，字体大小适中，行间距舒适，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。书中的插图和图表质量很高，清晰且富有信息量，对于理解复杂的统计概念非常有帮助。我最看重的是作者在理论讲解上的严谨性，每一个公式、每一个定理的推导都清晰明了，逻辑性极强，这对于我这种希望深入理解生物统计学原理的学生来说至关重要。此外，书中提供的案例研究也十分贴合实际，能够帮助我们将理论知识应用于解决真实的生物医学问题。虽然我尚未深入研读其中的所有章节，但仅从前几部分的阅读体验来看，这本书无疑是一部高质量的学术著作，它为我打开了探索生物统计学更深层次领域的大门，让我对接下来的学习充满了信心和期待。我个人认为，对于那些希望在统计学领域打下坚实基础，并将其应用于生物医学研究的读者而言，这本书绝对是值得拥有的。

评分☆☆☆☆☆

这本书《高级生物统计学》的出现，简直是我学习道路上的一盏明灯。我一直以来都苦于找不到一本能够系统梳理统计学在生物学领域应用的书籍，很多时候都是零散地学习，不成体系。而这本书，从最基础的概率论和统计推断出发，层层递进，将各种复杂的统计模型和方法有机地串联起来，形成了一个完整的知识体系。我尤其欣赏作者在讲解贝叶斯统计方面的深入剖析，这部分内容在很多同类书籍中都很少涉及，但对于理解一些前沿的统计建模却至关重要。书中关于因果推断的章节也给我留下了深刻的印象，作者通过清晰的论证和生动的例子，让我们理解了如何从相关性中去识别因果关系，这对于生物医学研究具有极其重要的指导意义。总而言之，这本书不仅内容翔实，而且逻辑严谨，语言精炼，是我在生物统计学领域学习过程中不可多得的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

不错的一本统计书,值得购买,还可以联系编辑部获得代码自用,实惠

评分☆☆☆☆☆

非常有用哦

评分☆☆☆☆☆

不错的书，是正版，好评。

评分☆☆☆☆☆

目前没有发现问题，没仔细看，感觉还可以

评分☆☆☆☆☆

不错的书，是正版，好评。

评分☆☆☆☆☆

薄薄的，价格不菲

评分☆☆☆☆☆

不好，

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

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