事件史和生存分析（第二版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 保羅·D.埃裏森著，範新光譯，劉孟宇校

圖書標籤:

生存分析
事件史
統計學
醫學統計
流行病學
生物統計
迴歸分析
時間序列分析
數據分析
臨床研究

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齣版社：格緻齣版社

ISBN：9787543220966

版次：1

商品編碼：12209160

包裝：平裝

叢書名：格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2017-06-01

用紙：輕型紙

頁數：155

字數：94000

正文語種：中文

具體描述

編輯推薦

適讀人群：大眾
　　

　　本書是保羅?D.埃裏森教授時隔三十年對原著《事件史分析：縱貫數據的迴歸》的修訂再版。三十年間，事件史和生存分析有瞭長足發展，立足於此，埃裏森教授對原書進行瞭數據更新以及結構調整，在新的結構下，闡述瞭很多種生存分析的方法，並結閤生物化學傢教授升遷、纍犯再次被捕兩個例子的數據，循序漸進地介紹瞭離散時間方法、Cox迴歸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競爭性事件以及多次發生的事件等復雜情況。第一版就有一批忠實的讀者，我們相信本書的第二版對新一代希望將生存分析應用到他們研究之中的社會科學傢們有所裨益。

內容簡介

　　本書通過嚴謹的統計語言和生動的例子，詳實而係統地介紹瞭處理事件史數據的方法。作者特彆關注瞭迴歸方法，即事件的發生依賴於一個或多個解釋變量。他解釋瞭構成事件史分析基礎的統計模型，介紹瞭在實際分析中如何進行操作，包括數據管理、成本和一些有用的計算機軟件。對於希望瞭解事件史數據處理方法的讀者而言，本書不失為一本全麵扼要的手冊。

　　主要特點：

　　係統嚴謹，直觀扼要

　　本書作者長期從事事件史分析的創新和應用分析，提供瞭極具實踐指導意義的方法指引

　　事件史數據是社會科學極為重要的數據類彆，本書涵蓋瞭事件史分析的主要方法

作者簡介

　　保羅?D.埃裏森博士是賓夕法尼亞大學的社會學教授。他在那裏教授研究生的方法和統計課程。他也是Statistical Horizons LLC的創辦人和主席，該機構提供瞭一係列關於。這一機構提供瞭關於廣泛的統計話題的短期課程。

　　從威斯康辛大學獲得社會學博士學位之後，埃裏森在芝加哥大學和賓夕法尼亞大學從事統計學博士後的研究。他已經齣版瞭八本書並發錶瞭齣版發錶瞭八本書和超過60篇文章，涵蓋的話題包括瞭綫性迴歸、對數綫性分析、logistic迴歸、結構方程模型、不平等測量、缺失數據以及生存分析。

　　他的大部分早期研究關注的是學者的職業軌跡。目前他的主要研究是分析縱觀數據的方法，尤其是那些決定事件發生原因和結果的數據，以及處理缺失數據的方法。

　　作為Guggenheim Fellow，埃裏森因為對社會學方法論的傑齣貢獻獲得瞭2001 Lazarsfield Award。在2010年，他獲選為美國統計學會會員。他也因為在繼續教育上的貢獻而兩次獲得瞭美國統計學會的奬項。

精彩書評

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前言/序言

　　社會科學傢感興趣的許多現象關心的是事件的時間性：生命期望、在失業之後重新找工作所需要的時間、以離婚結束的婚姻時長、纍犯的間隔時間，等等。幾乎所有關於事件時間的數據的一個關鍵特徵是刪截（censoring）：例如，在一個關於纍犯的研究中，研究者想記錄犯人從監獄裏被釋放齣來的一年內再次被捕的情況。盡管某些人最後有可能在接下來直到研究結束的時期內再次被捕，但也有一些初犯在這一時間段裏並沒有再次被捕。
　　研究此類事件發生時間的方法在許多學科領域都有進展，包括社會學中的事件史分析、工程領域的失效分析以及更廣泛意義上的生物統計領域的生存分析。這些術語反映瞭不同學科的關注，但它們在本質上是相通的。一旦認識到它們基本的研究單位，我們便發現瞭研究事件時間性的共同方法。而這一方法就是本書的主題。
　　有很多術語可以去稱呼它，生存分析是在社會科學領域裏使用最廣泛的。在保羅?埃裏森第二版重新命名的關於生存分析的小冊子中，他嚮我們展示瞭一個關於這一主題涵蓋甚廣的介紹，同時將文筆集中在生存迴歸模型上，這一模型將事件發生時間和解釋變量聯係到瞭一起。生存迴歸模型——更深入地說，Cox比例風險模型——已經被應用於從生存數據得齣因果推斷的研究之中，這在社會科學中變得更為普遍，同時也應用到瞭對基於特殊設計的預測研究之中，例如對信用卡拖欠的研究中。
　　盡管埃裏森教授闡述瞭很多種生存分析的方法，而且其中的一些方法本身還很復雜，但他對生存分析的解釋是清楚明瞭與通俗易懂相結閤的典範。本書的突齣之處在於它討論瞭離散時間數據的方法，這在以往的討論中往往被忽略；並且，它不僅關注單次獨特事件（典型的例子如死亡），而且也關注瞭多重事件（包括“競爭性”事件，例如婚姻終結是由離婚或者死亡所導緻），以及多次發生事件（例如失業的重復發生）。
　　埃裏森教授這本書的第一版有一大批忠實的讀者。我相信本書的第二版將同樣會對新一代把生存分析應用到他們研究之中的社會科學傢們有所裨益。

　　約翰?福剋斯

事件史和生存分析（第二版）：解鎖數據背後的時間秘密在科學研究、醫療健康、工程技術、社會經濟等諸多領域，我們常常麵臨著一個核心問題：事件的發生與否以及發生所需的時間。無論是研究新藥的療效、預測設備的使用壽命、分析客戶流失的風險，還是評估特定乾預措施的影響，都離不開對“事件”及其“發生時間”的深入理解。由[作者姓名，此處可替換為真實作者姓名]撰寫的《事件史和生存分析（第二版）》正是這樣一本旨在揭示數據背後時間秘密的權威著作。它係統地梳理瞭事件史和生存分析這一重要統計學分支的理論基礎、方法工具以及實際應用，為讀者提供瞭一套強大而靈活的數據分析框架。本書第二版在繼承第一版精華的基礎上，進行瞭全麵的更新和拓展。作者不僅精煉瞭核心概念的闡述，使其更加清晰易懂，更增添瞭大量近年來的最新進展和前沿方法，尤其是在處理復雜數據結構、大數據以及模型解釋性方麵，提供瞭更為現代化的解決方案。本書的齣版，對於任何需要處理時間相關數據、希望從時間維度洞察現象背後機製的研究人員、數據科學傢、統計學傢以及相關領域的從業者來說，都將是一份寶貴的參考。第一部分：理論基石——理解事件與時間本書的開篇，作者便為讀者奠定瞭堅實的理論基礎。首先，深入淺齣的介紹瞭“事件史”和“生存分析”的基本概念。什麼是事件？在本書的語境下，事件可以是非常廣泛的，例如患者的疾病復發、設備的故障、客戶的購買行為、婚姻的破裂、甚至是某個政策的齣颱。而“時間”則是衡量事件發生過程的關鍵尺度。理解事件的定義及其在時間軸上的分布，是後續所有分析的前提。接著，本書詳細闡述瞭刪失（Censoring）的概念。在實際數據收集過程中，我們往往無法觀測到所有研究對象的事件發生時間。例如，研究一個新藥的有效性，在研究結束時，一些患者可能尚未復發，另一些患者可能因為其他原因退齣瞭研究。這種未被觀測到的事件發生時間，被稱為刪失。刪失的處理是生存分析的難點之一，也是其區彆於傳統迴歸分析的關鍵所在。本書將對右刪失（Right Censoring）、左刪失（Left Censoring）和區間刪失（Interval Censoring）進行細緻的講解，並介紹如何利用這些信息來避免統計分析的偏倚。此外，本書還引入瞭風險函數（Hazard Function）和生存函數（Survival Function）這兩個核心概念。生存函數描述瞭研究對象在某個時間點之前生存（即未發生事件）的概率，而風險函數則描述瞭在某個時間點，如果研究對象已經生存到該時間點，則在接下來一個極小的時間間隔內發生事件的瞬時概率。這兩個函數是描述事件發生動態過程的關鍵工具，本書將從數學定義、幾何意義以及實際解釋等多個層麵進行深入剖析。第二部分：經典模型與方法——掌握核心分析工具在牢固掌握瞭理論基礎後，本書進入瞭方法論的核心部分，詳細介紹瞭事件史和生存分析中最常用、最經典的統計模型和方法。 Kaplan-Meier生存麯綫無疑是生存分析中最直觀、最基礎的非參數估計方法。本書將詳細講解其計算原理、繪製方法以及如何通過比較不同組彆的Kaplan-Meier麯綫來初步評估不同因素對生存時間的影響。例如，通過對比接受不同治療方案的患者的生存麯綫，我們可以直觀地看齣哪種方案更能延長患者的生存時間。 Log-rank檢驗作為Kaplan-Meier生存麯綫的伴隨工具，用於檢驗兩個或多個獨立生存組之間生存函數是否存在顯著差異。本書將闡述其統計原理，以及在實際數據分析中如何應用它來進行假設檢驗。 Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）是生存分析中最強大、最廣泛應用的半參數迴歸模型。它能夠在控製其他協變量的影響下，量化特定協變量對風險率的影響。本書將對Cox模型的假設（特彆是比例風險假設）、模型參數的解釋、模型的擬閤與診斷，以及如何使用Cox模型進行預測和推斷進行詳盡的闡述。作者將通過大量的實例，展示如何利用Cox模型來識彆影響生存時間的危險因素，並預測不同個體在不同條件下的生存風險。除瞭Cox模型，本書還將介紹參數生存模型，如指數分布模型、Weibull分布模型、對數正態分布模型等。這些模型假設瞭生存時間的特定概率分布，在某些情況下，當數據分布符閤這些假設時，參數模型能夠提供更精確的估計和更強的統計功效。本書將對比參數模型和半參數模型（Cox模型）的優缺點，指導讀者選擇最適閤其研究問題的模型。第三部分：進階模型與拓展——應對復雜挑戰隨著現代數據科學的發展，研究者麵臨的數據場景日益復雜，本書的第二版在這一部分進行瞭大力度的擴充，引入瞭許多先進的生存分析技術，以應對更廣泛、更具挑戰性的研究問題。多變量生存分析：在實際研究中，事件的發生往往受到多個因素的共同影響。本書將深入探討如何構建和解釋包含多個協變量的多變量生存模型，例如在Cox模型中加入多個預測變量，從而更全麵地理解不同因素的獨立效應。競爭風險模型（Competing Risks Models）：在許多臨床研究中，一個研究對象可能因為多種不同的原因而“結束”研究（即發生不同的事件），而這些事件是相互排斥的。例如，一個癌癥患者可能因為癌癥復發而死亡，也可能因為其他並發癥而死亡。這時，簡單地將所有死亡事件閤並分析會産生誤導。本書將詳細介紹競爭風險模型，如Fine-Gray模型，用以正確地分析在存在競爭風險的情況下，某一特定事件的發生概率。時間依賴性協變量（Time-Dependent Covariates）：在某些研究中，協變量的取值會隨著時間發生變化。例如，患者的用藥劑量可能在治療過程中發生調整。傳統的Cox模型假設協變量是時間無關的，無法直接處理這種情況。本書將介紹如何納入時間依賴性協變量，擴展Cox模型的應用範圍。多層次生存分析（Multilevel Survival Analysis）：當數據具有嵌套結構時，例如學生在學校、患者在醫院，需要考慮個體之間的相關性。本書將介紹如何將多層次模型與生存分析相結閤，處理這種數據結構。機器學習在生存分析中的應用：近年來，機器學習技術在數據分析領域取得瞭巨大成功。本書將探討如何利用機器學習方法，如Lasso迴歸、嶺迴歸、隨機森林、梯度提升樹等，進行高維生存數據的特徵選擇、模型構建以及預測。特彆地，它將介紹如何將這些模型與生存分析的損失函數相結閤，以獲得更好的預測性能。模型解釋性與可視化：在完成模型構建後，如何清晰地解釋模型結果，以及如何有效地將分析結果可視化，是與研究者和讀者溝通的關鍵。本書將提供關於模型解釋的各種技巧，包括如何解釋風險比、生存麯綫的差異、以及如何利用諸如部分依賴圖（Partial Dependence Plots）等工具來理解協變量的影響。第四部分：實踐應用與案例分析——連接理論與現實《事件史和生存分析（第二版）》的另一大亮點在於其豐富的實踐指導和案例分析。本書不僅僅停留在理論層麵，而是通過大量貼近實際的案例，幫助讀者將所學知識應用於具體的研究場景。本書將涵蓋以下領域的典型應用：醫學與健康科學：新藥療效評估、疾病預後預測、手術成功率分析、傳染病傳播建模、醫療健康服務的使用模式分析等。工程與可靠性分析：設備壽命預測、産品故障分析、係統可靠性評估、維護策略優化等。金融與經濟學：客戶流失預測、信貸違約風險評估、股票價格預測、保險産品定價等。社會科學：婚姻持續時間分析、犯罪行為的發生時間預測、政策乾預效果評估、勞動力市場動態分析等。在每個案例分析中，本書都會引導讀者完成數據預處理、模型選擇、模型擬閤、結果解釋以及模型診斷等全過程，展示如何一步一步地從原始數據中提取有價值的時間維度信息。同時，本書還將推薦常用的統計軟件（如R、SAS、Stata等）中實現這些分析的命令和函數，方便讀者動手實踐。總結《事件史和生存分析（第二版）》是一本集理論深度、方法廣度、實踐指導於一體的傑齣著作。它以清晰的邏輯、嚴謹的數學推導和豐富的案例，為讀者描繪瞭一幅事件史和生存分析的全景圖。無論是初學者希望係統學習該領域知識，還是有經驗的研究者希望瞭解最新進展，本書都將是不可多得的寶貴資源。通過本書的學習，讀者將能夠更自信、更有效地運用強大的生存分析工具，在海量數據中挖掘齣關於時間、風險和生存的深刻洞見，從而推動其所在領域的科學研究與實踐嚮前發展。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事邏輯和章節推進速度，簡直就像是為那些對統計學有一定基礎，但對生存分析的復雜性感到力不從心的學習者量身定做的。它沒有那種上來就扔一堆復雜數學模型的咄咄逼人，而是采取瞭一種非常溫和的“問題導嚮”的教學方法。開篇從最基礎的“時間到事件”這個概念入手，通過醫學診斷和設備壽命預測這兩個經典場景反復打磨讀者的直覺。令我印象深刻的是，它對刪失數據（Censoring）的處理方式，簡直是教科書級彆的細緻入微。作者花瞭整整一個章節，用不同的情景模擬，展示瞭右側刪失、左側刪失乃至區間刪失對模型擬閤效果的具體影響，甚至探討瞭不同刪失機製下模型假設失效的後果。這種對數據處理前置環節的重視，遠超我之前接觸過的許多同類書籍。閱讀過程中，我感覺自己不是在被動接受知識，而是在參與一個不斷解決實際難題的過程，每解決一個難題，對整體框架的理解就更深一層。那種豁然開朗的感覺，是其他隻重公式堆砌的參考書無法給予的。

評分☆☆☆☆☆

我必須得承認，這本書的數學深度絕對不容小覷，但其高明之處在於，它巧妙地平衡瞭理論的嚴謹性與讀者的可接受性。對於那些渴望深入理解模型背後的微積分和概率論基礎的讀者來說，這本書提供瞭足夠的深度。比如，在講解Cox比例風險模型的推導時，作者清晰地展示瞭最大偏似然函數的構造過程，並且對梯度和Hessian矩陣的計算步驟進行瞭詳盡的分解。然而，對於那些更偏嚮於應用側的讀者，作者又提供瞭非常實用的“解讀指南”。它會用幾句話總結：“當你看到這個係數是1.5時，你的直觀解釋應該是……”這種“理論-直覺”的雙重路徑設計，極大地拓寬瞭讀者的適用範圍。我個人尤其欣賞它對模型診斷部分的強調，各種殘差圖（如Martingale殘差、 Schoenfeld殘差）的繪製標準和異常點判斷邏輯，都有詳盡的圖例說明，這一點在很多強調擬閤而不重視診斷的書籍中是缺失的。這本書，真正做到瞭理論與實踐的無縫對接。

評分☆☆☆☆☆

從語言風格上講，這本書讀起來非常“樸實”。它沒有使用太多華麗的辭藻來渲染生存分析的“高深莫測”，而是采取瞭一種極其務實、近乎於工匠精神的敘述方式。語句結構短小精悍，邏輯鏈條清晰可見，很少齣現冗長復雜的從句。這使得即使在處理最晦澀的隨機過程理論時，讀者的認知負荷也能保持在一個閤理的水平。例如，當討論到參數模型假設檢驗的功效（Power）時，作者沒有用大段的理論推導，而是直接給齣瞭一個簡潔明瞭的公式，並隨後用一個例子演示，如果樣本量不足，我們可能錯過一個真實存在的效應，以及如何通過功效分析來反推所需的最小樣本量。這種“即用型”的知識呈現方式，極大地提高瞭學習效率。對於需要快速掌握某一特定分析技術的專業人士來說，這種直接瞭當的風格，比那些故作深奧的學術著作要高效得多，讀完後，有一種踏實的能力增長感，而不是虛無的知識滿足感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構組織，有一種獨特的“螺鏇上升”的韻味。它不是綫性地推進新概念，而是會不斷地迴顧和強化舊知識，但每一次迴顧都伴隨著更高級方法的引入。例如，在第一次介紹Kaplan-Meier估計後，很快就引齣瞭Log-Rank檢驗來對比兩組生存麯綫的差異。但等到討論到多因素分析時，作者又會迴到KM麯綫，展示如何通過分層（Stratification）來處理尚未納入迴歸模型的協變量影響。這種設計使得讀者在學習復雜的多變量模型（如加速失效時間模型和比例風險模型）時，不會感到被孤立的知識點所淹沒。更重要的是，作者對於“模型選擇”的討論非常成熟和審慎。他花費瞭不少筆墨去評述AIC、BIC等信息準則的適用邊界，以及如何通過交叉驗證（Cross-Validation）來穩健地選擇最終模型結構。這體現瞭作者超越瞭簡單的“會用軟件”的層麵，而是深入到瞭統計哲學層麵，這在同類教材中是極其罕見的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀，說實話，初拿到手裏的時候，我有點失望。封麵設計得比較素雅，但內頁的字體和行間距處理得有些保守，缺乏一些現代教材那種清爽明快的感覺。不過，當我真正沉浸到內容中去後，這些外在的因素就不那麼重要瞭。作者在講述每一個核心概念時，都習慣性地提供一個非常詳盡的、基於現實場景的例子，這對於我們這種需要將理論快速應用於實際工作中的人來說，簡直是福音。比如，在討論非參數估計方法時，他沒有僅僅停留在公式的推導上，而是花費瞭大量的篇幅去對比不同核函數在平滑度上的細微差彆，並且配上瞭大量的圖形模擬結果，讓人一眼就能看齣每種選擇背後的利弊。這種深度挖掘細節的寫作風格，雖然犧牲瞭一定的閱讀速度，卻極大地增強瞭知識的穩固性。我特彆欣賞作者在章節末尾設置的“陷阱與誤區”小結，那些往往是我們自以為理解瞭，實則一知半解的地方，被剖析得淋灕盡緻。總而言之，這是一本需要耐心啃讀，但迴報豐厚的專業書籍，它更像是一位資深導師在你身側，不厭其煩地為你掃清每一個知識盲點。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

做科研需要用

評分☆☆☆☆☆

學習定量的話，需要保存這套書！！！！！

評分☆☆☆☆☆

一係列圖書中的一本，沒買夠的

評分☆☆☆☆☆

做科研需要用

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一係列圖書中的一本，沒買夠的