生物統計學

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林為森
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圖書描述

  本書特色統計是從數據中獲取資訊的科學,在現代社會許多不同的領域中,統計已被廣泛的應用,例如醫療研究報告或民意調查結果甚至文化層麵中的一些哲學假設。藉由本書,我們希望能傳遞統計的重要基本概念,並由本書中所舉的例子,幫助讀者進一步瞭解統計在生物醫學上的應用。
好的,請看這份關於《地球物理學基礎與應用》的圖書簡介: --- 地球物理學基礎與應用 探索地球的內在奧秘與動態過程 本書導言 地球,這顆我們賴以生存的藍色星球,其錶象之下隱藏著復雜且活躍的物理過程。從地殼的形成到地核的流動,從磁場的産生到地震的爆發,這些現象的背後都遵循著嚴謹的物理定律。本書《地球物理學基礎與應用》旨在係統、深入地闡述地球物理學的核心理論框架、主要研究方法及其在現代科學與工程領域中的廣泛應用。它不僅麵嚮地球科學專業的本科生和研究生,也為地質勘探、資源開發、環境保護等相關領域的專業人士提供瞭一部堅實的參考手冊。 核心內容與結構 本書內容涵蓋瞭地球物理學的四大支柱領域:地震學、重力學、地磁學以及電磁法勘探。通過對這些分支的精細剖析,讀者將建立起一個全麵的地球物理圖像。 第一部分:地球物理學基礎理論與地球內部結構 第一章:地球物理學的學科定位與曆史沿革 本章首先界定瞭地球物理學在自然科學體係中的位置,概述瞭從早期基於觀測的測量到現代高精度數字成像的發展曆程。重點闡述瞭物理學原理(如傅裏葉分析、波動方程、勢場理論)如何被應用於地球係統的研究中。 第二章:地球的物理模型與基本參數 詳細討論瞭地球的參考模型,包括地球的幾何形狀(扁球體)、內部密度、溫度和壓強隨深度的分布。引入瞭地震波速、岩石的彈性模量(楊氏模量、泊鬆比、剪切模量)等關鍵物理參數的定義及其測量方法。重點解析瞭古登堡(Gutenberg)和申剋尼希(Schenkniht)等經典不連續麵是如何被發現的。 第三章:地球的重力場與大地水準麵 深入探討瞭牛頓萬有引力定律在地球尺度上的應用。本章詳細講解瞭重力測量的原理、儀器(如重力儀)的選擇與校正步驟(如正常重力、自由空氣校正、布格校正)。核心內容包括瞭大地水準麵的概念、斯托剋斯公式的應用,以及如何通過重力異常數據反演地殼淺層和深部密度變化。 第四章:地磁場:起源、結構與變化 磁場是地球的守護傘。本章從電磁感應定律齣發,闡述瞭地核外液態鐵的運動如何驅動瞭地球的主磁場(地磁發電機理論)。詳細分析瞭地磁場的觀測方法、坐標係(地磁坐標與地理坐標的轉換),以及世變化、年變化和快速的極移現象。同時,對古地磁學的基本原理和它在闆塊構造研究中的作用進行瞭介紹。 第二部分:地球物理勘探方法與數據處理 第五章:地震波傳播與波場理論 地震學是研究地球動力學和結構的最重要手段。本章聚焦於彈性波的傳播理論,詳細推導瞭P波和S波的波動方程及其在均勻介質和分層介質中的解析解。重點分析瞭反射、摺射、散射等現象的物理機製,並引入瞭射綫理論和正規波(Surface Waves)的傳播特性。 第六章:地震勘探技術與成像 本章將理論與實踐緊密結閤,係統介紹瞭地震勘探的采集技術(如二維、三維地震),包括震源的選擇(可控震源、爆炸源)和檢波器的布設方式。在數據處理方麵,深入講解瞭靜校正、速度分析、偏移成像(如Kirchhoff偏移、深度偏移)等關鍵步驟,展示瞭如何從原始地震記錄構建齣地下高分辨率的速度結構圖像。 第七章:電磁法勘探原理與應用 電磁法是探測導電性差異的有效工具。本章係統介紹瞭麥剋斯韋方程組在低頻和高頻條件下的簡化形式。重點闡述瞭大地電磁法(MT/CSAMT)的原理,包括阻抗張量、電阻率成像的特點,以及瞬變電磁法(TEM)在淺層勘探中的優勢。此外,還包括激發極化法在礦産勘查中的應用細節。 第八章:地球物理反演理論與誤差分析 地球物理勘探的最終目標是對地下介質參數進行反演。本章係統介紹瞭綫性反演(如最小二乘法)和非綫性反演(如迭代法、模擬退火法)的基本框架。強調瞭地球物理反演的固有非唯一性和多解性問題,並探討瞭如何通過約束條件和模型評估(如分辨率矩陣分析)來提高反演結果的可靠性。 第三部分:應用與前沿研究 第九章:地球物理學在油氣資源勘探中的應用 詳細闡述瞭地震勘探技術在圈閉識彆、儲層預測中的具體流程。討論瞭如何利用地震屬性分析(如振幅、頻率、相乾性)來識彆油氣儲層邊界、裂縫發育和流體敏感性。 第十章:地球物理學在固體礦産與工程勘察中的應用 本章側重於中高頻勘探技術在尋找金屬礦床(如磁法、重力和電磁法聯閤應用)中的部署策略。在工程領域,重點介紹瞭淺層地震、探地雷達(GPR)和高密度電阻率法在檢測地下空洞、評估地基穩定性和尋找地下管綫中的實用價值。 第十一章:現代地球物理前沿:闆塊構造與地球動力學 將所學方法論應用於宏觀尺度的地球過程研究。討論瞭如何利用寬頻帶地震颱陣數據進行全波形反演(FWI),以揭示俯衝帶、地幔柱的精細結構。探討瞭大地測量學(如GPS/InSAR)與傳統地球物理學的交叉,以監測地錶形變和火山形變。 總結與展望 本書的編寫力求做到理論的嚴謹性與工程的可操作性相結閤。我們相信,通過對這些核心物理過程和技術的掌握,讀者不僅能理解地球的過去和現在,更能為預測其未來變化奠定堅實的科學基礎。地球物理學正處於數據科學與計算能力飛速發展的時代,未來的挑戰在於如何更有效地整閤多源異構數據,實現對地球係統的實時、高精度監測與模擬。 ---

著者信息

圖書目錄

Chapter 1 導論
Chapter 2 資料敘述
Chapter 3 數值摘要測量
Chapter 4 比率和標準化比率
Chapter 5 生命錶
Chapter 6 機率
Chapter 7 理論機率分佈
Chapter 8 平均數的抽樣分佈
Chapter 9 信賴區間
Chapter 10 假說檢定
Chapter 11 兩組平均數的比較
Chapter 12 變異數分析
Chapter 13 無母數統計分析法
Chapter 14 比例數的推論
Chapter 15 列聯錶
Chapter 16 多重2 (2列聯錶)
Chapter 17 相關係數
Chapter 18 簡單線性迴歸
Chapter 19 複迴歸
Chapter 20 羅吉斯迴歸
Chapter 21 存活分析
Chapter 22 抽樣理論

附錄A 錶
附錄B 資料集

中英文索引


 

圖書序言

  • ISBN:9789863782254
  • 規格:平裝 / 528頁 / 19 x 26 x 2.64 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

用户评价

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最後,我想談談它在「除錯」和「批判性思考」方麵的引導。統計學學習的難點不在於算對答案,而在於判斷「這個問題到底該用哪個工具來解決」,以及「齣來的結果是否真的可信」。這本書在這方麵做得相當到位。它在每個主題的結尾,都會設立一個「常見陷阱與迷思」的小單元。例如,它會提醒讀者,即使 p 值很小,也不代錶效應量(Effect Size)就一定大,這是在學術界常常被誤解的地方。此外,它還提供瞭一些關於「數據缺失」和「異常值處理」的實用建議,這些內容通常在初階課本裡會被輕輕帶過。透過這些內容,作者似乎在訓練讀者,不要盲目地相信計算機跑齣來的數字,而是要用生物學或醫學的知識去「質疑」結果。這本工具書,不隻是一本工具書,它更像是一位資深學長在帶領你,讓你懂得如何誠實地麵對數據的限製。

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談到語言風格,這本書的譯者功力確實值得肯定。畢竟,統計學的術語本身就帶有很強的翻譯挑戰性,特別是從英文原著翻譯過來,很多時候會齣現「中式英文」的尷尬情況。但這本書的文字讀起來非常流暢自然,幾乎沒有那種「這句話怪怪的」的感覺。舉例來說,它對「混淆因子」(Confounding Factor)的解釋,用瞭非常清晰的颱灣在地語境來舉例說明,而不是使用一些生硬的學術對比,這讓我在閱讀那些複雜的因果推論模型時,思路能夠保持順暢。唯一讓我稍微有點意見的是,或許因為篇幅考量,某些進階的統計檢定的前提假設(Assumptions)討論得略嫌簡略,如果能多給一些「如果假設不成立,該怎麼辦」的備用方案指導,那對臨床試驗設計的幫助會更大。但總體而言,這本譯作的質量,在眾多學術翻譯書籍中,絕對是數一數二的優秀。

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我特別關注瞭一下這本書的章節安排和邏輯推演。很多統計學的書,往往在講述基本概念,例如機率分佈或者顯著性檢定時,會跳得很快,讓你還在消化平均數和標準差,它就已經帶你衝到迴歸分析的複雜模型裡去瞭。然而,這本《生物統計學》在結構上處理得相當細膩。它似乎非常重視「循序漸進」這個原則。舉例來說,它在介紹假設檢定時,會花大量的篇幅去解釋「零假設」和「對立假設」背後的哲學意涵,而不僅僅是告訴你公式怎麼套。這對於我們這些非數學本科齣身,但需要在臨床研究或公共衛生領域運用這些工具的人來說,簡直是救命稻草。我記得在討論變異數分析(ANOVA)時,作者用瞭好幾個生活化的例子來輔助說明,而不是一開始就搬齣複雜的 F 值公式,這讓原本抽象的概念變得具體可感。這種由淺入深、不斷迴顧和強化的編排方式,大大降低瞭學習麯線的陡峭程度,讓人感覺自己不是在「硬背」,而是在「理解」統計思維的建立過程。

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這本書的封麵設計給我的第一印象,嗯,怎麼說呢,就是那種很「學術」的感覺。坦白說,光是看到那個美術編排,我就忍不住在心裡打瞭一個問號:這會不會又是那種教科書,密密麻麻的公式和圖錶,讀起來比走上玉山之巔還纍?我記得我是在誠品書店的角落翻到的,那時候還在想,現在這個時代,大傢都在追 AI、大數據,誰還有心思鑽研這麼「硬」的領域?不過,翻開內頁,我的看法就有點轉變瞭。它的排版雖然緊湊,但至少還算乾淨,沒有那種廉價紙張印齣來的灰濛濛感。特別是那些專有名詞的註解處理得還不錯,不像有些翻譯書,硬生生把外文直譯過來,讓人看得一頭霧水。整體來說,外觀上它沒有試圖用浮誇的方式來吸引人,就是一種很務實的、告訴你「我就是來教課的」的姿態,對於想認真學習的人來說,或許這種樸實感反而是種信賴的來源吧。不過,如果它能再多放一些現代化的設計元素,或許能吸引到更多跨領域的年輕讀者,畢竟,統計學在現在的應用麵實在太廣瞭。

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從實務應用的角度來看,這本書的強項並不在於介紹最新的機器學習演算法,而是紮根於傳統的、經過時間考驗的生物醫學統計方法。我花瞭最多的時間研究它的「生存分析」章節。這部分內容寫得極為透徹,詳細解釋瞭 Kaplan-Meier 法則和 Cox 比例風險模型的建立基礎。對於在醫院或藥廠工作的人來說,這幾乎是日常工作的一部分。令我驚喜的是,書中並沒有直接塞入大量的 R 語言或 SPSS 指令碼,而是先建立完整的理論框架,然後纔在範例中穿插對軟體操作的說明。這點我很欣賞,因為如果理論不夠紮實,光會下指令寫程式碼,遇到數據有偏誤或模型不符閤假設時,就完全不知道該怎麼辦瞭。它強調的是「為什麼」要選這個模型,而不是「如何」執行這個模型,這纔是專業人員真正需要的深度。它就像是教你釣魚的哲學,而不是直接遞給你一條魚。

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