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R語言醫學數據分析實戰

  • 作者：編者:趙軍|責編:王峰松
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115539151
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：278
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以醫學數據為例，講解如何使用R進行數據分析，結合大量精選的實例對常用分析方法進行了深入淺出的介紹，以幫助讀者解決醫學數據分析中的實際問題。
    本書共分為14章，第1章?第3章介紹了R語言的基本用法；第4章介紹了數據可視化；第5章介紹了基本的統計分析方法；第6章?第8章介紹了醫學研究中最常用的三種回歸模型；第9章介紹了生存分析的基本方法；第10章?第12章介紹了幾種常用的多元統計分析方法；第13章介紹了臨床診斷試驗的統計評價指標和計算方法；第14章介紹了在醫學科研實踐中常用的Meta分析方法。
    本書適用於臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業的學生和科研工作者學習數據分析的參考書。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用R及相關包快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數據分析。
作者介紹
編者:趙軍|責編:王峰松
    趙軍，流行病學博士，湖北醫藥學院公共衛生與健康學院副教授，預防醫學系主任，碩士研究生導師。主要研究方向為流行病學、醫學統計學、數據科學。主講「醫學統計學」「R語言醫學數據分析」和「醫藥數理統計方法」等課程。有超過15年的統計學和數據科學教學和科研工作經驗，為國內多家三甲醫院提供統計分析咨詢與服務。擔任環境衛生學雜誌編委，湖北醫藥學院學報編委，十堰市健康管理學會理事等。主持和參與多項國家級、省部級科研項目，已發表SCI學術論文20余篇；撰寫了《R語言醫學數據分析實戰》《Python醫學數據分析入門》等圖書。
目錄
第1章  R語言介紹
  1.1  什麼是R語言　
  1.2  為什麼使用R分析數據　
  1.3  R的下載與安裝　
  1.4  啟動和退出R　
  1.5  RStudio　
  1.6  R包　
    1.6.1  什麼是包　
    1.6.2  包的安裝　
    1.6.3  包的使用和更新　
  1.7  開始使用R　
    1.7.1  獲取幫助　
    1.7.2  把R當作一個計算器　
    1.7.3  R對象　
  1.8  工作空間管理　
  1.9  小結　
  1.10  習題　
第2章  創建數據集　
  2.1  R的數據結構　
    2.1.1  向量　
    2.1.2  因子　
    2.1.3  矩陣　
    2.1.4  數組　
    2.1.5  列表　
    2.1.6  數據框　
    2.1.7  數據類型的轉換　
  2.2  用R獲取數據　
    2.2.1  獲取內置數據集　
    2.2.2  模擬特定分佈的數據　
    2.2.3  獲取其他格式的數據　
    2.2.4  導出數據　
    2.2.5  用rio包導入和導出數據　
  2.3  數據錄入　
  2.4  小結　
  2.5  習題　
第3章  　數據框的操作　
  3.1  用基本包處理數據框　
    3.1.1  查看數據框里的內容　
    3.1.2  選取數據框的子集　
    3.1.3  將數據框按照某個變數的值排序　
    3.1.4  查找和刪除重複數據　
    3.1.5  在數據框中添加和刪除變數　
    3.1.6  把數據框添加到搜索路徑　
  3.2  用dplyr包處理數據框　
    3.2.1  使用filter()和slice()篩選行　
    3.2.2  使用arrange()排列行　
    3.2.3  使用select()選擇列　
    3.2.4  使用mutate()添加新變數　
    3.2.5  使用summarise()計算統計量　
    3.2.6  使用group_by()拆分數據框　

    3.2.7  使用傳遞符「%>%」組合多個操作　
  3.3  數據框的合併　
    3.3.1  縱向合併　
    3.3.2  橫向合併　
    3.3.3  按照某個共有變數合併　
  3.4  數據框的長寬格式的轉換　
  3.5  缺失值的處理　
    3.5.1  識別缺失值　
    3.5.2  探索數據框里的缺失值　
    3.5.3  填充缺失值　
  3.6  處理大型數據集的策略　
    3.6.1  清理工作空間　
    3.6.2  快速讀取.csv文件　
    3.6.3  模擬一個大型數據集　
    3.6.4  剔除不需要的變數　
    3.6.5  選取數據集的一個隨機樣本　
  3.7  小結　
  3.8  習題　
第4章  　數據可視化　
  4.1  用R的基礎繪圖系統作圖　
    4.1.1  函數plot()　
    4.1.2  直方圖和密度曲線圖　
    4.1.3  條形圖　
    4.1.4  餅圖　
    4.1.5  箱線圖和小提琴圖　
    4.1.6  克利夫蘭點圖　
    4.1.7  導出圖形　
  4.2  用ggplot2包作圖　
    4.2.1  初識ggplot2包　
    4.2.2  分佈的特徵　
    4.2.3  比例的構成　
    4.2.4  用函數ggsave()保存圖形　
  4.3  其他圖形　
    4.3.1  金字塔圖　
    4.3.2  橫向堆棧條形圖　
    4.3.3  熱圖　
    4.3.4  三維散點圖　
    4.3.5  詞雲圖　
    4.3.6  動態圖形　
  4.4  小結　
  4.5  習題　
第5章  　基本統計分析　
  5.1  數值型變數的描述性統計分析　
  5.2  分類變數的列聯表和獨立性檢驗　
    5.2.1  生成頻數表和列聯表　
    5.2.2  獨立性檢驗　
  5.3  連續型變數組間差異的比較　
    5.3.1  獨立樣本的t檢驗　
    5.3.2  非獨立樣本的t檢驗　
    5.3.3  單因素方差分析　

    5.3.4  組間差異的非參數檢驗　
  5.4  用函數tablestack()匯總雙變數分析結果　
  5.5  變數間的相關性　
    5.5.1  連續型變數間的相關性　
    5.5.2  分類變數間的相關性　
    5.5.3  相關性的可視化　
  5.6  小結　
  5.7  習題　
第6章  　線性回歸分析　
  6.1  簡單線性回歸　
    6.1.1  擬合簡單線性回歸模型　
    6.1.2  模型輸出結果的解釋　
    6.1.3  回歸診斷　
  6.2  分層線性回歸　
  6.3  多重線性回歸　
    6.3.1  擬合多重線性回歸模型　
    6.3.2  多重共線性　
    6.3.3  逐步回歸　
    6.3.4  回歸診斷　
  6.4  小結　
  6.5  習題　
第7章  　Logistic回歸分析　
  7.1  二分類Logistic回歸　
    7.1.1  Logistic回歸模型　
    7.1.2  Logistic回歸實例　
    7.1.3  表格數據的Logistic回歸　
  7.2  條件Logistic回歸　
  7.3  無序多分類Logistic回歸　
  7.4  有序Logistic回歸　
  7.5  小結　
  7.6  習題　
第8章  　Poisson回歸分析　
  8.1  Poisson回歸模型　
  8.2  過度離散的判定及處理　
  8.3  對數線性模型　
  8.4  小結　
  8.5  習題　
第9章  　生存分析　
  9.1  生存對象　
  9.2  生存率的估計與生存曲線　
  9.3  生存率的比較　
  9.4  Cox回歸　
    9.4.1  建立Cox回歸模型　
    9.4.2  比例風險假定的檢驗　
    9.4.3  生存的預測　
  9.5  小結　
  9.6  習題　
第10章  聚類分析　
  10.1  相似性的度量　
    10.1.1  樣品間的距離　

    10.1.2  變數間的相似係數　
  10.2  層次聚類法　
    10.2.1  類之間相似係數的定義　
    10.2.2  Q型聚類　
    10.2.3  R型聚類　
  10.3  k均值聚類法　
  10.4  小結　
  10.5  習題　
第11章  判別分析　
  11.1  距離判別　
  11.2  K最鄰近判別　
  11.3  Fisher判別　
  11.4  Bayes判別　
  11.5  小結　
  11.6  習題　
第12章  主成分分析和因子分析　
  12.1  主成分分析　
    12.1.1  主成分的定義　
    12.1.2  主成分的求解　
    12.1.3  主成分分析的注意事項　
  12.2  因子分析　
    12.2.1  因子分析模型的定義　
    12.2.2  因子分析模型的求解　
    12.2.3  因子旋轉　
    12.2.4  因子分析的注意事項　
  12.3  小結　
  12.4  習題　
第13章  臨床診斷試驗評價　
  13.1  二分類結果的評價指標　
    13.1.1  靈敏度和特異度　
    13.1.2  預測值　
    13.1.3  圖解靈敏度、特異度、陽性預測值和陰性預測值　
    13.1.4  診斷試驗的綜合評價指標　
  13.2  ROC及曲線下面積　
    13.2.1  單個ROC分析　
    13.2.2  兩個ROC的比較　
    13.2.3  Logistic回歸的ROC曲線　
  13.3  聯合試驗　
  13.4  小結　
  13.5  習題　
第14章  Meta分析　
  14.1  Meta分析的基本步驟　
  14.2  Meta分析的常用統計方法　
  14.3  二分類變數資料的Meta分析　
    14.3.1  OR、RR或RD的合併　
    14.3.2  發表偏倚的識別　
    14.3.3  敏感性分析　
  14.4  連續型變數資料的Meta分析　
  14.5  Meta分析的注意事項　
  14.6  小結　

  14.7  習題　
  習題參考答案　
參考文獻　
函數索引　

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