事件史和生存分析（第二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 保罗·D.埃里森著，范新光译，刘孟宇校

图书标签:

生存分析
事件史
统计学
医学统计
流行病学
生物统计
回归分析
时间序列分析
数据分析
临床研究

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出版社：格致出版社

ISBN：9787543220966

版次：1

商品编码：12209160

包装：平装

丛书名：格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2017-06-01

用纸：轻型纸

页数：155

字数：94000

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

适读人群：大众
　　

　　本书是保罗?D.埃里森教授时隔三十年对原著《事件史分析：纵贯数据的回归》的修订再版。三十年间，事件史和生存分析有了长足发展，立足于此，埃里森教授对原书进行了数据更新以及结构调整，在新的结构下，阐述了很多种生存分析的方法，并结合生物化学家教授升迁、累犯再次被捕两个例子的数据，循序渐进地介绍了离散时间方法、Cox回归模型等事件史和生存分析必不可少的研究手段，以及如何去研究包含多重事件的竞争性事件以及多次发生的事件等复杂情况。第一版就有一批忠实的读者，我们相信本书的第二版对新一代希望将生存分析应用到他们研究之中的社会科学家们有所裨益。

内容简介

　　本书通过严谨的统计语言和生动的例子，详实而系统地介绍了处理事件史数据的方法。作者特别关注了回归方法，即事件的发生依赖于一个或多个解释变量。他解释了构成事件史分析基础的统计模型，介绍了在实际分析中如何进行操作，包括数据管理、成本和一些有用的计算机软件。对于希望了解事件史数据处理方法的读者而言，本书不失为一本全面扼要的手册。

　　主要特点：

　　系统严谨，直观扼要

　　本书作者长期从事事件史分析的创新和应用分析，提供了极具实践指导意义的方法指引

　　事件史数据是社会科学极为重要的数据类别，本书涵盖了事件史分析的主要方法

作者简介

　　保罗?D.埃里森博士是宾夕法尼亚大学的社会学教授。他在那里教授研究生的方法和统计课程。他也是Statistical Horizons LLC的创办人和主席，该机构提供了一系列关于。这一机构提供了关于广泛的统计话题的短期课程。

　　从威斯康辛大学获得社会学博士学位之后，埃里森在芝加哥大学和宾夕法尼亚大学从事统计学博士后的研究。他已经出版了八本书并发表了出版发表了八本书和超过60篇文章，涵盖的话题包括了线性回归、对数线性分析、logistic回归、结构方程模型、不平等测量、缺失数据以及生存分析。

　　他的大部分早期研究关注的是学者的职业轨迹。目前他的主要研究是分析纵观数据的方法，尤其是那些决定事件发生原因和结果的数据，以及处理缺失数据的方法。

　　作为Guggenheim Fellow，埃里森因为对社会学方法论的杰出贡献获得了2001 Lazarsfield Award。在2010年，他获选为美国统计学会会员。他也因为在继续教育上的贡献而两次获得了美国统计学会的奖项。

精彩书评

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前言/序言

　　社会科学家感兴趣的许多现象关心的是事件的时间性：生命期望、在失业之后重新找工作所需要的时间、以离婚结束的婚姻时长、累犯的间隔时间，等等。几乎所有关于事件时间的数据的一个关键特征是删截（censoring）：例如，在一个关于累犯的研究中，研究者想记录犯人从监狱里被释放出来的一年内再次被捕的情况。尽管某些人最后有可能在接下来直到研究结束的时期内再次被捕，但也有一些初犯在这一时间段里并没有再次被捕。
　　研究此类事件发生时间的方法在许多学科领域都有进展，包括社会学中的事件史分析、工程领域的失效分析以及更广泛意义上的生物统计领域的生存分析。这些术语反映了不同学科的关注，但它们在本质上是相通的。一旦认识到它们基本的研究单位，我们便发现了研究事件时间性的共同方法。而这一方法就是本书的主题。
　　有很多术语可以去称呼它，生存分析是在社会科学领域里使用最广泛的。在保罗?埃里森第二版重新命名的关于生存分析的小册子中，他向我们展示了一个关于这一主题涵盖甚广的介绍，同时将文笔集中在生存回归模型上，这一模型将事件发生时间和解释变量联系到了一起。生存回归模型——更深入地说，Cox比例风险模型——已经被应用于从生存数据得出因果推断的研究之中，这在社会科学中变得更为普遍，同时也应用到了对基于特殊设计的预测研究之中，例如对信用卡拖欠的研究中。
　　尽管埃里森教授阐述了很多种生存分析的方法，而且其中的一些方法本身还很复杂，但他对生存分析的解释是清楚明了与通俗易懂相结合的典范。本书的突出之处在于它讨论了离散时间数据的方法，这在以往的讨论中往往被忽略；并且，它不仅关注单次独特事件（典型的例子如死亡），而且也关注了多重事件（包括“竞争性”事件，例如婚姻终结是由离婚或者死亡所导致），以及多次发生事件（例如失业的重复发生）。
　　埃里森教授这本书的第一版有一大批忠实的读者。我相信本书的第二版将同样会对新一代把生存分析应用到他们研究之中的社会科学家们有所裨益。

　　约翰?福克斯

事件史和生存分析（第二版）：解锁数据背后的时间秘密在科学研究、医疗健康、工程技术、社会经济等诸多领域，我们常常面临着一个核心问题：事件的发生与否以及发生所需的时间。无论是研究新药的疗效、预测设备的使用寿命、分析客户流失的风险，还是评估特定干预措施的影响，都离不开对“事件”及其“发生时间”的深入理解。由[作者姓名，此处可替换为真实作者姓名]撰写的《事件史和生存分析（第二版）》正是这样一本旨在揭示数据背后时间秘密的权威著作。它系统地梳理了事件史和生存分析这一重要统计学分支的理论基础、方法工具以及实际应用，为读者提供了一套强大而灵活的数据分析框架。本书第二版在继承第一版精华的基础上，进行了全面的更新和拓展。作者不仅精炼了核心概念的阐述，使其更加清晰易懂，更增添了大量近年来的最新进展和前沿方法，尤其是在处理复杂数据结构、大数据以及模型解释性方面，提供了更为现代化的解决方案。本书的出版，对于任何需要处理时间相关数据、希望从时间维度洞察现象背后机制的研究人员、数据科学家、统计学家以及相关领域的从业者来说，都将是一份宝贵的参考。第一部分：理论基石——理解事件与时间本书的开篇，作者便为读者奠定了坚实的理论基础。首先，深入浅出的介绍了“事件史”和“生存分析”的基本概念。什么是事件？在本书的语境下，事件可以是非常广泛的，例如患者的疾病复发、设备的故障、客户的购买行为、婚姻的破裂、甚至是某个政策的出台。而“时间”则是衡量事件发生过程的关键尺度。理解事件的定义及其在时间轴上的分布，是后续所有分析的前提。接着，本书详细阐述了删失（Censoring）的概念。在实际数据收集过程中，我们往往无法观测到所有研究对象的事件发生时间。例如，研究一个新药的有效性，在研究结束时，一些患者可能尚未复发，另一些患者可能因为其他原因退出了研究。这种未被观测到的事件发生时间，被称为删失。删失的处理是生存分析的难点之一，也是其区别于传统回归分析的关键所在。本书将对右删失（Right Censoring）、左删失（Left Censoring）和区间删失（Interval Censoring）进行细致的讲解，并介绍如何利用这些信息来避免统计分析的偏倚。此外，本书还引入了风险函数（Hazard Function）和生存函数（Survival Function）这两个核心概念。生存函数描述了研究对象在某个时间点之前生存（即未发生事件）的概率，而风险函数则描述了在某个时间点，如果研究对象已经生存到该时间点，则在接下来一个极小的时间间隔内发生事件的瞬时概率。这两个函数是描述事件发生动态过程的关键工具，本书将从数学定义、几何意义以及实际解释等多个层面进行深入剖析。第二部分：经典模型与方法——掌握核心分析工具在牢固掌握了理论基础后，本书进入了方法论的核心部分，详细介绍了事件史和生存分析中最常用、最经典的统计模型和方法。 Kaplan-Meier生存曲线无疑是生存分析中最直观、最基础的非参数估计方法。本书将详细讲解其计算原理、绘制方法以及如何通过比较不同组别的Kaplan-Meier曲线来初步评估不同因素对生存时间的影响。例如，通过对比接受不同治疗方案的患者的生存曲线，我们可以直观地看出哪种方案更能延长患者的生存时间。 Log-rank检验作为Kaplan-Meier生存曲线的伴随工具，用于检验两个或多个独立生存组之间生存函数是否存在显著差异。本书将阐述其统计原理，以及在实际数据分析中如何应用它来进行假设检验。 Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是生存分析中最强大、最广泛应用的半参数回归模型。它能够在控制其他协变量的影响下，量化特定协变量对风险率的影响。本书将对Cox模型的假设（特别是比例风险假设）、模型参数的解释、模型的拟合与诊断，以及如何使用Cox模型进行预测和推断进行详尽的阐述。作者将通过大量的实例，展示如何利用Cox模型来识别影响生存时间的危险因素，并预测不同个体在不同条件下的生存风险。除了Cox模型，本书还将介绍参数生存模型，如指数分布模型、Weibull分布模型、对数正态分布模型等。这些模型假设了生存时间的特定概率分布，在某些情况下，当数据分布符合这些假设时，参数模型能够提供更精确的估计和更强的统计功效。本书将对比参数模型和半参数模型（Cox模型）的优缺点，指导读者选择最适合其研究问题的模型。第三部分：进阶模型与拓展——应对复杂挑战随着现代数据科学的发展，研究者面临的数据场景日益复杂，本书的第二版在这一部分进行了大力度的扩充，引入了许多先进的生存分析技术，以应对更广泛、更具挑战性的研究问题。多变量生存分析：在实际研究中，事件的发生往往受到多个因素的共同影响。本书将深入探讨如何构建和解释包含多个协变量的多变量生存模型，例如在Cox模型中加入多个预测变量，从而更全面地理解不同因素的独立效应。竞争风险模型（Competing Risks Models）：在许多临床研究中，一个研究对象可能因为多种不同的原因而“结束”研究（即发生不同的事件），而这些事件是相互排斥的。例如，一个癌症患者可能因为癌症复发而死亡，也可能因为其他并发症而死亡。这时，简单地将所有死亡事件合并分析会产生误导。本书将详细介绍竞争风险模型，如Fine-Gray模型，用以正确地分析在存在竞争风险的情况下，某一特定事件的发生概率。时间依赖性协变量（Time-Dependent Covariates）：在某些研究中，协变量的取值会随着时间发生变化。例如，患者的用药剂量可能在治疗过程中发生调整。传统的Cox模型假设协变量是时间无关的，无法直接处理这种情况。本书将介绍如何纳入时间依赖性协变量，扩展Cox模型的应用范围。多层次生存分析（Multilevel Survival Analysis）：当数据具有嵌套结构时，例如学生在学校、患者在医院，需要考虑个体之间的相关性。本书将介绍如何将多层次模型与生存分析相结合，处理这种数据结构。机器学习在生存分析中的应用：近年来，机器学习技术在数据分析领域取得了巨大成功。本书将探讨如何利用机器学习方法，如Lasso回归、岭回归、随机森林、梯度提升树等，进行高维生存数据的特征选择、模型构建以及预测。特别地，它将介绍如何将这些模型与生存分析的损失函数相结合，以获得更好的预测性能。模型解释性与可视化：在完成模型构建后，如何清晰地解释模型结果，以及如何有效地将分析结果可视化，是与研究者和读者沟通的关键。本书将提供关于模型解释的各种技巧，包括如何解释风险比、生存曲线的差异、以及如何利用诸如部分依赖图（Partial Dependence Plots）等工具来理解协变量的影响。第四部分：实践应用与案例分析——连接理论与现实《事件史和生存分析（第二版）》的另一大亮点在于其丰富的实践指导和案例分析。本书不仅仅停留在理论层面，而是通过大量贴近实际的案例，帮助读者将所学知识应用于具体的研究场景。本书将涵盖以下领域的典型应用：医学与健康科学：新药疗效评估、疾病预后预测、手术成功率分析、传染病传播建模、医疗健康服务的使用模式分析等。工程与可靠性分析：设备寿命预测、产品故障分析、系统可靠性评估、维护策略优化等。金融与经济学：客户流失预测、信贷违约风险评估、股票价格预测、保险产品定价等。社会科学：婚姻持续时间分析、犯罪行为的发生时间预测、政策干预效果评估、劳动力市场动态分析等。在每个案例分析中，本书都会引导读者完成数据预处理、模型选择、模型拟合、结果解释以及模型诊断等全过程，展示如何一步一步地从原始数据中提取有价值的时间维度信息。同时，本书还将推荐常用的统计软件（如R、SAS、Stata等）中实现这些分析的命令和函数，方便读者动手实践。总结《事件史和生存分析（第二版）》是一本集理论深度、方法广度、实践指导于一体的杰出著作。它以清晰的逻辑、严谨的数学推导和丰富的案例，为读者描绘了一幅事件史和生存分析的全景图。无论是初学者希望系统学习该领域知识，还是有经验的研究者希望了解最新进展，本书都将是不可多得的宝贵资源。通过本书的学习，读者将能够更自信、更有效地运用强大的生存分析工具，在海量数据中挖掘出关于时间、风险和生存的深刻洞见，从而推动其所在领域的科学研究与实践向前发展。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须得承认，这本书的数学深度绝对不容小觑，但其高明之处在于，它巧妙地平衡了理论的严谨性与读者的可接受性。对于那些渴望深入理解模型背后的微积分和概率论基础的读者来说，这本书提供了足够的深度。比如，在讲解Cox比例风险模型的推导时，作者清晰地展示了最大偏似然函数的构造过程，并且对梯度和Hessian矩阵的计算步骤进行了详尽的分解。然而，对于那些更偏向于应用侧的读者，作者又提供了非常实用的“解读指南”。它会用几句话总结：“当你看到这个系数是1.5时，你的直观解释应该是……”这种“理论-直觉”的双重路径设计，极大地拓宽了读者的适用范围。我个人尤其欣赏它对模型诊断部分的强调，各种残差图（如Martingale残差、 Schoenfeld残差）的绘制标准和异常点判断逻辑，都有详尽的图例说明，这一点在很多强调拟合而不重视诊断的书籍中是缺失的。这本书，真正做到了理论与实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑和章节推进速度，简直就像是为那些对统计学有一定基础，但对生存分析的复杂性感到力不从心的学习者量身定做的。它没有那种上来就扔一堆复杂数学模型的咄咄逼人，而是采取了一种非常温和的“问题导向”的教学方法。开篇从最基础的“时间到事件”这个概念入手，通过医学诊断和设备寿命预测这两个经典场景反复打磨读者的直觉。令我印象深刻的是，它对删失数据（Censoring）的处理方式，简直是教科书级别的细致入微。作者花了整整一个章节，用不同的情景模拟，展示了右侧删失、左侧删失乃至区间删失对模型拟合效果的具体影响，甚至探讨了不同删失机制下模型假设失效的后果。这种对数据处理前置环节的重视，远超我之前接触过的许多同类书籍。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在参与一个不断解决实际难题的过程，每解决一个难题，对整体框架的理解就更深一层。那种豁然开朗的感觉，是其他只重公式堆砌的参考书无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织，有一种独特的“螺旋上升”的韵味。它不是线性地推进新概念，而是会不断地回顾和强化旧知识，但每一次回顾都伴随着更高级方法的引入。例如，在第一次介绍Kaplan-Meier估计后，很快就引出了Log-Rank检验来对比两组生存曲线的差异。但等到讨论到多因素分析时，作者又会回到KM曲线，展示如何通过分层（Stratification）来处理尚未纳入回归模型的协变量影响。这种设计使得读者在学习复杂的多变量模型（如加速失效时间模型和比例风险模型）时，不会感到被孤立的知识点所淹没。更重要的是，作者对于“模型选择”的讨论非常成熟和审慎。他花费了不少笔墨去评述AIC、BIC等信息准则的适用边界，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）来稳健地选择最终模型结构。这体现了作者超越了简单的“会用软件”的层面，而是深入到了统计哲学层面，这在同类教材中是极其罕见的。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上讲，这本书读起来非常“朴实”。它没有使用太多华丽的辞藻来渲染生存分析的“高深莫测”，而是采取了一种极其务实、近乎于工匠精神的叙述方式。语句结构短小精悍，逻辑链条清晰可见，很少出现冗长复杂的从句。这使得即使在处理最晦涩的随机过程理论时，读者的认知负荷也能保持在一个合理的水平。例如，当讨论到参数模型假设检验的功效（Power）时，作者没有用大段的理论推导，而是直接给出了一个简洁明了的公式，并随后用一个例子演示，如果样本量不足，我们可能错过一个真实存在的效应，以及如何通过功效分析来反推所需的最小样本量。这种“即用型”的知识呈现方式，极大地提高了学习效率。对于需要快速掌握某一特定分析技术的专业人士来说，这种直接了当的风格，比那些故作深奥的学术著作要高效得多，读完后，有一种踏实的能力增长感，而不是虚无的知识满足感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧，说实话，初拿到手里的时候，我有点失望。封面设计得比较素雅，但内页的字体和行间距处理得有些保守，缺乏一些现代教材那种清爽明快的感觉。不过，当我真正沉浸到内容中去后，这些外在的因素就不那么重要了。作者在讲述每一个核心概念时，都习惯性地提供一个非常详尽的、基于现实场景的例子，这对于我们这种需要将理论快速应用于实际工作中的人来说，简直是福音。比如，在讨论非参数估计方法时，他没有仅仅停留在公式的推导上，而是花费了大量的篇幅去对比不同核函数在平滑度上的细微差别，并且配上了大量的图形模拟结果，让人一眼就能看出每种选择背后的利弊。这种深度挖掘细节的写作风格，虽然牺牲了一定的阅读速度，却极大地增强了知识的稳固性。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“陷阱与误区”小结，那些往往是我们自以为理解了，实则一知半解的地方，被剖析得淋漓尽致。总而言之，这是一本需要耐心啃读，但回报丰厚的专业书籍，它更像是一位资深导师在你身侧，不厌其烦地为你扫清每一个知识盲点。

评分☆☆☆☆☆

这个系列好，买了好多，留着学习

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

非常喜欢非常喜欢非常喜欢

评分☆☆☆☆☆

这个系列好，买了好多，留着学习

评分☆☆☆☆☆

做科研需要用

评分☆☆☆☆☆

一系列图书中的一本，没买够的