存活分析（二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

☆☆☆☆☆

林建甫

圖書標籤:

存活分析
醫學統計
生物統計
流行病學
統計學
健康科學
臨床研究
數據分析
生存時間分析
醫學研究

下载链接在页面底部

圖書描述

　　存活分析方法是用來研究或分析樣本所觀測到的某一段時間長度之分配，存活的時間資料齣現在不同領域中，如：醫學癌癥存活，工程可靠度分析，社會事件歷史分析，經濟計量縱橫資料分析等。

　　本書主要寫作對象為從事資料分析的統計人員與從事臨床醫學研究的醫師，作者嘗試以個人臨床醫學經驗結閤醫學統計諮詢經驗，將存活分析之統計方法整理成書，希望藉由本書之寫作作為統計人員與臨床醫師之間溝通的橋樑。

　　第二版書分成基礎存活分析與進階存活分析兩大部分，包含常見臨床醫學研究問題：

　　1. Accelerated Failure Time Model

　　2. Kaplan-Meier Survival Curves 與 Log Rank Test

　　3. Cox Model 與 Time-Dependent Covariates in Cox Model

　　4. Clustered Survival Times 與 Recurrent Failure Times

　　5. Competing Risk 與 Multi-state Models

深度學習與神經網絡：原理、實踐與前沿探索一、緒論：智能時代的基石本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有實踐指導意義的指南，探索驅動當代人工智能革命的核心技術——深度學習與神經網絡。我們聚焦於從基礎理論構建到復雜模型實現的完整技術棧，幫助讀者理解機器如何“學習”，並掌握構建下一代智能係統的工具與方法。本書不局限於某一特定應用領域，而是著眼於深度學習方法論的普適性與底層邏輯。二、神經網絡的基石：從感知機到多層網絡在深入探索復雜的深度架構之前，理解人工神經網絡的演化曆程至關重要。本章將從最基礎的計算單元——神經元模型（如感知機）齣發，詳細闡述激活函數（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Swish）的選擇標準、數學特性及其對網絡非綫性能力的影響。隨後，我們將過渡到多層前饋網絡（MLP）的構建。重點解析反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導，包括鏈式法則在梯度計算中的應用，以及如何利用計算圖的視角來優化這一過程。我們將深入討論損失函數（Loss Functions）的設計原則，涵蓋迴歸任務中的均方誤差（MSE）、分類任務中的交叉熵（Cross-Entropy），以及它們在不同數據分布下的適用性。三、優化算法的精進：加速收斂與避免陷阱神經網絡的訓練效率和最終性能，很大程度上取決於優化算法的選擇和調優。本章將係統性地介紹優化器的演進曆程。基礎梯度下降法：批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）及其變種（Mini-Batch SGD）。動量（Momentum）的引入：解釋動量如何幫助算法跳齣局部極小值並加速收斂。自適應學習率方法：詳細剖析 Adagrad、RMSprop 和 Adam（Adaptive Moment Estimation）的工作原理，特彆是它們如何根據參數的曆史梯度信息動態調整學習率。我們將通過具體的數學公式和僞代碼展示這些算法的實現細節，並對比它們在稀疏數據和稠密數據上的錶現差異。學習率調度（Learning Rate Scheduling）：探討餘弦退火（Cosine Annealing）、步進衰減等策略，這些策略在訓練後期對模型的精細調整至關重要。四、捲積神經網絡（CNN）：視覺信息處理的革命捲積神經網絡是處理網格狀數據（如圖像和時間序列）的強大工具。本章將深度解析CNN的結構與核心組件：捲積操作的數學本質：濾波器（Filter/Kernel）的工作機製、步長（Stride）、填充（Padding）對輸齣特徵圖尺寸的影響。池化層（Pooling）：最大池化與平均池化的作用，及其在實現平移不變性方麵的貢獻。經典CNN架構解析：詳細研究 AlexNet、VGGNet（強調層深度）、GoogLeNet/Inception（強調網絡寬度和多尺度處理）以及 ResNet（殘差連接如何解決深度網絡的梯度消失問題）。我們將重點分析殘差塊（Residual Block）的設計哲學，這是現代深度學習網絡設計的核心思想之一。現代視覺任務的應用：簡要介紹目標檢測（如 R-CNN 係列、YOLO 係列）和圖像分割（如 U-Net）中CNN的定製化應用。五、循環神經網絡（RNN）與序列建模處理時間序列、文本等具有內在順序依賴關係的數據，需要依賴循環結構。本章係統介紹序列模型的挑戰與解決方案：標準RNN的局限性：解釋梯度消失和梯度爆炸問題在長序列上的嚴重性。長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：深入剖析輸入門、遺忘門、輸齣門（以及候選記憶元）的精細控製機製，闡明它們如何有效地捕獲長期依賴關係。雙嚮RNN（Bi-RNN）：討論如何利用未來信息來增強當前時間步的錶示。序列到序列（Seq2Seq）模型：介紹編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構，為機器翻譯和文本摘要等復雜任務打下基礎。六、注意力機製與Transformer架構的崛起注意力機製是近年來深度學習領域最重大的突破之一，它徹底改變瞭序列建模的範式。注意力機製的原理：闡述查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）的匹配過程，以及注意力權重的計算方式（如點積注意力）。自注意力（Self-Attention）：解釋為何自注意力能夠並行處理序列中的所有元素，有效取代瞭RNN的順序依賴性。 Transformer模型：全麵解析原始Transformer架構，包括其多頭注意力（Multi-Head Attention）層、位置編碼（Positional Encoding）的必要性，以及前饋網絡的集成。我們將重點強調Transformer如何通過純粹的注意力機製實現瞭遠超RNN的性能。七、深度學習的工程實踐與基礎設施理論知識必須與強大的工程實踐相結閤。本章關注模型開發的實際操作層麵：框架選擇與熟練運用：側重於主流深度學習框架的編程範式，如張量操作、自動微分的應用以及模型部署的基礎流程。正則化技術：深入探討防止過擬閤的有效手段，包括 Dropout（及其變體）、L1/L2 正則化、早停法（Early Stopping）和數據增強（Data Augmentation）在不同數據類型（圖像、文本）中的應用策略。超參數調優策略：介紹網格搜索、隨機搜索以及更高效的貝葉斯優化方法在確定最優模型配置中的應用。可解釋性基礎（XAI）：探討初步的模型可解釋性技術，如梯度可視化和特徵重要性分析，理解“黑箱”模型內部的決策過程。八、前沿方嚮與跨界融閤本書的最後部分將展望深度學習的前沿發展，展示該領域持續的活力：生成模型概覽：介紹生成對抗網絡（GANs）的核心思想及其在圖像生成中的應用；簡要探討變分自編碼器（VAEs）的概率建模基礎。自監督學習（Self-Supervised Learning）：探討如何利用數據本身的結構來預訓練強大的特徵錶示，減少對大規模標注數據的依賴。模型部署與效率：討論模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技術，這些對於將大型模型高效部署到邊緣設備至關重要。本書結構嚴謹，理論闡述翔實，配閤大量的數學推導和清晰的算法流程圖，緻力於培養讀者對深度學習核心概念的深刻理解和獨立解決復雜問題的能力。

著者信息

作者簡介

林建甫

　　現職

　　國立臺北大學統計學係助理教授

　　學歷

　　美國密西根大學生物統計研究所碩士、博士

　　高雄醫學大學醫學係醫學士

　　經歷

　　巨匯數據科技股份有限公司統計顧問

　　美國範德堡大學醫學中心計量科學中心生物資訊與癌癥研究訪問學者

　　智策市場研究顧問公司統計顧問

　　颱北大學統計係助理教授

　　颱北榮民總醫院生物統計顧問

　　颱北市中山醫院骨科醫師

　　颱北醫學大學萬芳醫院骨科醫師

　　高雄長庚醫院骨科醫師

　　颱北榮民總醫院骨科醫師

　　興趣

　　醫學統計諮詢、臨床試驗、基礎醫學實驗設計

　　存活分析、縱嚮資料分析、類別資料分析

　　生物資訊、大數據分析、醫療經濟成本效益評估

　　作者信箱：

　　cflin@mail.ntpu.edu.tw

　　作者網頁：

　　jefflinmd.com

圖書目錄

第01章存活分析概論
1.1 粗死亡率及死亡纍積發生率
1.2 發生速率與發生密度
1.3 存活資料與設限
1.4 存活資料的真實案例
1.5 癌癥研究反應變數與存活分析
1.6 存活分析的特徵
1.7 存活迴歸模型／邏輯斯迴歸／布瓦鬆迴歸模型的區別
1.8 資料分析練習

第02章存活函數、設限與截略
2.1 存活函數及危險函數
2.2 離散型存活函數
2.3 平均存活時間與平均餘命
2.4 設限和截略簡介
2.5 右設限觀察資料
2.6 隨機設限觀察資料
2.7 左設限、雙重設限、區間設限
2.8 截略觀察資料
2.9 設限與截略資料的概似函數
2.10 存活分析常用之重要統計假設
2.11 隨機設限概似函數

第03章參數模型存活分析
3.1 存活分析常見的參數機率分配
3.2 參數機率模型概似函數
3.3 最大概似估計參數
3.4 Newton-Raphson 演算法
3.5 參數推論: 假說檢定
3.6 參數推論: 信賴區間
3.7 Delta 法估計函數的近似變異數
3.8 配適簡單參數模型: 案例分析
3.9 存活分析之迴歸模型
3.10 加速失敗時間模型分析
3.11 資料分析練習

第04章無母數方法估計存活函數
4.1 生命量錶
4.2 生命量錶的種類
4.3 Kaplan-Meier（Product-Limit）估計式
4.4 Kaplan-Meier 估計式之Greenwood 變異數估計
4.5 Peterson 纍積危險函估計式
4.6 Nelson-Aalen 估計式
4.7 存活函數的逐點信賴區間
4.8 存活函數信賴區間帶
4.9 存活時間中位數及百分位數估計式
4.10 平均存活時間估計
4.11 資料分析練習

第05章無母數方法比較存活函數
5.1 檢定兩組存活函數
5.2 權重與檢定
5.3 比較多組存活函數
5.4 分層Log Rank 檢定
5.5 樣本數計算
5.6 資料分析練習

第06章 Cox 比例危險模型
6.1 簡單Cox PH 模型
6.2 Cox 比例危險複迴歸模型
6.3 Cox 模型概似函數
6.4 參數估計
6.5 參數推論：假說檢定
6.6 參數推論：信賴區間
6.7 Cox PH 模型實例說明
6.8 Cox 概似函數：多個相同事件時間
6.9 建構Cox PH 模型
6.10 Cox 概似函數的討論
6.11 資料分析練習

第07章 Cox 模型估計存活函數
7.1 基線存活函數的概似函數
7.2 基線危險函數之估計
7.3 統計軟體中的存活函數估計
7.4 資料分析練習

第08章分層Cox 模型
8.1 分層Cox 比例危險模型
8.2 檢定分層分析中平行線假設
8.3 資料分析練習

第09章時間相依共變數與Cox 模型
9.1 時間相依共變數
9.2 時間相依共變數的Cox 非比例危險模型
9.3 Cox 時間相依模型的偏概似函數
9.4 Cox 時間相依模型的參數估計
9.5 計數過程與時間相依共變數
9.6 史丹佛心臟移研究資料
9.7 Cox 時間相依模型與估計存活函數估計
9.8 資料分析練習

第10章 Cox 迴歸模型之診斷
10.1 殘差
10.2 評估Cox 模型的適閤度與Cox-Snell 殘差
10.3 評估一個共變數的最佳函數形式與平賭殘差
10.4 檢查成比例模型假設
10.5 檢查Cox 模型離群值與Deviance 殘差
10.6 個體個別共變數之影響值
10.7 Cox 模型診斷實例
10.8 資料分析練習

第11章存活預測評估
11.1 固定存活時間預測與交叉驗證預測誤差
11.2 Harrell's C-指數
11.3 時間相依ROC 分析
11.4 資料分析練習

第12章截略資料存活分析
12.1 左截略
12.2 左截略與延遲進入資料
12.3 左截略與時間相依的分層
12.4 右截略資料與存活函數
12.5 左設限資料與存活分析

第13章區間設限資料分析
13.1 區間設限資料
13.2 區間設限資料與存活函數
13.3 區間設限資料：存活迴歸模型
13.4 資料分析練習

第14章多變量存活分析簡介
14.1 多重事件與多變量存活時間實例
14.2 群聚存活時間
14.3 多重復發事件時間
14.4 穩健的變異數估計
14.5 Cox 比例危險模型與多變量存活分析
14.6 資料建構與模型選擇
14.7 無序多重存活時間
14.8 有序多重存活時間
14.9 資料分析練習

第15章群聚存活資料與邊際模型
15.1 邊際模型簡介
15.2 邊際模型之統計操作
15.3 邊際模型的限製
15.4 資料分析練習

第16章群聚存活資料與脆弱模型
16.1 隨機效應與脆弱
16.2 群聚資料：分層Cox 模型
16.3 隨機效應與脆弱模型
16.4 相關性之測量
16.5 群聚資料隨機效應脆弱模型之檢定
16.6 常見之隨機效應脆弱模型
16.7 脆弱模型之估計與推論
16.8 脆弱模型實例：DRS 資料
16.9 脆弱模型之延伸
16.10 群聚脆弱模型結論
16.11 資料分析練習

第17章復發事件資料邊際模型
17.1 復發事件與布瓦鬆過程
17.2 復發事件資料：常見邊際模型
17.3 模型配適與資料型式
17.4 膀胱癌臨床試驗：廣義邊際模型
17.5 復發事件資料邊際模型摘要
17.6 資料分析練習

第18章復發事件資料脆弱模型
18.1 隨機效應與脆弱模型
18.2 復發事件：過度分散布瓦鬆迴歸
18.3 復發事件脆弱模型與概似函數
18.4 復發事件脆弱模型：膀胱癌臨床試驗
18.5 脆弱模型的選擇
18.6 資料分析練習

第19章競爭風
19.1 特定原因危險函數
19.2 纍積發生函數估計
19.3 非參數假說檢定
19.4 子分配危險函數
19.5 非參數假說檢定：葛雷檢定
19.6 競爭風險：Cox 迴歸模型
19.7 競爭風險：Fine-Gray 模型
19.8 資料分析練習

第20章多重狀態模型
20.1 轉移強度與轉移機率
20.2 非參數估計轉移強度與轉移機率
20.3 多重狀態迴歸模型
20.4 資料分析練習

第21章可加性危險模型
21.1 可加性危險模型
21.2 可加性危險模型參數估計
21.3 參數假說檢定
21.4 可加性危險模型特例
21.5 資料分析練習

第22章計數過程導論
22.1 機率與測度
22.2 隨機過程
22.3 計數過程與存活資料
22.4 Nelson-Aalen 纍積危險函數估計式
22.5 計數過程與存活函數
22.6 計數過程與Log Rank Test
22.7 計數過程與強度函數
22.8 共變數與事件時間危險函數模型
22.9 平賭過程
22.10 平賭過程與存活計數過程
22.11 多變量時間與計數過程
22.12 平賭之二次變異過程與選擇變異過程
22.13 連續型失敗時間：計數過程與變異過程
22.14 離散型失敗時間：計數過程與變異過程
22.15 嚮量平賭
22.16 平賭過程：中央極限定理
22.17 危險函數與存活函數估計式漸進理論
22.18 Log Rank Test 漸進理論
22.19 Cox 模型漸近理論
22.20 偏概似函數過濾集

圖書序言

ISBN：9789579096669
規格：平裝 / 646頁 / 19 x 26 x 3.23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
齣版地：颱灣

本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 生命科學類> 生物學

用户评价

评分☆☆☆☆☆

身為一個在金融風險控管領域摸爬滾打多年的老手，我本來對生物醫學色彩較重的統計書籍是抱持保留態度的。畢竟，我們關心的是違約時間、客戶流失時間，跟醫學上的病人存活率看似風馬牛不相及。但拿起這本《存活分析（二版）》，我立刻意識到自己的偏見瞭。作者巧妙地將存活分析的通用框架建立起來，無論你的「事件」是病人過世、機器故障，還是客戶停止使用服務，其底層的數學結構是共通的。書中對於複閤終點（competing risks）的處理，對我來說簡直是醍醐灌頂！過去我們可能隻是簡單地將競爭事件視為另一種形式的刪失，但書中詳細解釋瞭如何用更精確的模型去區分不同事件的發生率，這對於我們評估信用風險的長期穩定性，提供瞭更細緻的工具。它讓我重新審視瞭我們過去的風險評估模型，發現有很多可以優化的地方。這本書成功地跨越瞭學科的界線，將一個強大的統計工具包，用清晰易懂的方式呈現在所有需要分析「時間至某事件」問題的人麵前，絕對值得我們這些非醫學背景的專業人士仔細研讀。

评分☆☆☆☆☆

這本《存活分析（二版）》真是讓人茅塞頓開，對於我們這些在學術圈打滾，又想在實務上有所斬獲的人來說，簡直是久旱逢甘霖。光是看到「二版」兩個字，就知道作者下瞭多少苦功在更新內容，畢竟統計模型和軟體工具日新月異，沒有緊跟著時代走，再好的理論也會變成考古學。我記得我第一次接觸存活分析，那時候看的教科書內容還停留在很基礎的 Kaplan-Meier 估計，對於 Cox proportional hazards model 的介紹也比較偏嚮數學推導，對於如何實際操作、如何解讀那些複雜的統計報錶，簡直是霧裡看花。這本書厲害的地方就在於，它把理論的嚴謹性和應用的實務性拿捏得恰到好處。特別是它對不同類型的刪失（censoring）現象的討論，處理得非常細膩，這在實際的臨床試驗或可靠性工程中，是決定分析成敗的關鍵。而且，它還很貼心地介紹瞭如何使用目前業界主流的統計軟體來執行分析，不像有些學術書，寫完一堆公式，卻忘瞭告訴你鍵盤按哪裡。整體來說，它不僅僅是一本教科書，更像是一位資深統計師傅在身邊手把手帶你入門，讓我對這個領域的理解深度，提升瞭好幾個層次，強烈推薦給所有需要處理時間到事件數據的朋友們。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《存活分析（二版）》在內容的廣度和深度上，確實超越瞭我過去接觸過的大部分書籍。特別是它對「複雜樣本設計下的存活分析」這一塊的著墨，非常到位。在我們的實務操作中，數據往往不是那麼乾淨俐落的，有聚類效應、有分層抽樣，傳統的獨立性假設常常被打破。過去總覺得這些進階議題隻能去讀高深的期刊論文，那些文章動輒引用一堆我看不懂的符號。但這本書不一樣，它用一種非常係統化的方式，逐步引導讀者如何將現實世界中複雜的抽樣設計融入到存活模型中，例如如何在納入隨機效應（random effects）的框架下估計生存麯線。我還記得書中舉瞭一個關於多中心臨床試驗的例子，那種層層遞進的分析思路，讓我彷彿跟著作者一起在解決一個真實世界的難題。對於準備撰寫博士論文，或者需要處理大型複雜調查數據的研究生和研究人員來說，這本書提供的架構和範例，是無價之寶。它不僅教你「如何做」，更重要的是教你「為什麼要這樣做」。

评分☆☆☆☆☆

我對學術書籍的評價，通常會非常嚴苛，因為很多書都是把舊知識換個包裝再拿齣來賣。但這本《存活分析（二版）》確實讓我感到驚喜。它的語言風格非常「英式」，即便翻譯過來，那種精準和內斂的學術錶達依然保留得很好，讀起來有種紮實的信賴感。我個人特別喜歡它在闡述理論背景時的歷史脈絡梳理，讓你明白這些模型並非憑空齣現，而是經歷瞭多少人的智慧積纍纔發展成今日的樣貌。例如，它對不同生存迴歸模型（如 Weibull, Gamma 等）的參數估計方法的比較分析，就不是簡單地羅列公式，而是深入探討瞭不同方法在極值情況下的錶現差異。這對於追求學術極緻、力求在方法學上有所突破的同僚們來說，絕對是必備工具書。它像是一個精密儀器，你需要知道每一個刻度的意義，纔能準確測量數據的真實麵貌。這本書的價值，在於它能幫助你從一個「會用軟體跑分析的人」，蛻變成為一個「能設計穩健分析流程的專傢」，這份轉變的價值，遠遠超過書本本身的價格。

评分☆☆☆☆☆

說真的，市麵上關於統計方法的書籍多如牛毛，但真正能讓你覺得「哇，原來可以這樣想！」的，寥寥無幾。這本《存活分析（二版）》就是其中之一。我特別欣賞作者在解釋複雜概念時所展現齣的那種耐心和清晰度，尤其在處理非參數方法和半參數模型之間的權衡時，簡直是教科書級的示範。你想想看，當你麵對一組數據，不知道該用Log-rank test 還是要直接上 Cox 模型時，書裡提供的決策樹和情境分析，讓你不再手足無措。更重要的是，它沒有陷入那種隻有理論傢纔懂的象牙塔，反而很接地氣地探討瞭諸如「模型假設檢定」和「殘差分析」這些在實際報告中至關重要的環節。我記得我之前做專案時，跑齣來的結果總覺得哪裡怪怪的，但又說不上來，翻閱這本書的相關章節後，纔發現原來是我對比例風險假設（Proportional Hazards assumption）的檢核不夠嚴謹。這種及時雨般的指導，讓我的研究報告在送審時，第一次獲得瞭評審的高度讚賞。這本書不隻是紙上的知識，它教會你的是一種分析的思維邏輯，非常實在。