存活分析（二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

☆☆☆☆☆

林建甫

图书标签:

存活分析
医学统计
生物统计
流行病学
统计学
健康科学
临床研究
数据分析
生存时间分析
医学研究

下载链接在页面底部

具体描述

　　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，存活的時間資料出現在不同領域中，如：醫學癌症存活，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合醫學統計諮詢經驗，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

深度学习与神经网络：原理、实践与前沿探索一、绪论：智能时代的基石本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的指南，探索驱动当代人工智能革命的核心技术——深度学习与神经网络。我们聚焦于从基础理论构建到复杂模型实现的完整技术栈，帮助读者理解机器如何“学习”，并掌握构建下一代智能系统的工具与方法。本书不局限于某一特定应用领域，而是着眼于深度学习方法论的普适性与底层逻辑。二、神经网络的基石：从感知机到多层网络在深入探索复杂的深度架构之前，理解人工神经网络的演化历程至关重要。本章将从最基础的计算单元——神经元模型（如感知机）出发，详细阐述激活函数（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Swish）的选择标准、数学特性及其对网络非线性能力的影响。随后，我们将过渡到多层前馈网络（MLP）的构建。重点解析反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，包括链式法则在梯度计算中的应用，以及如何利用计算图的视角来优化这一过程。我们将深入讨论损失函数（Loss Functions）的设计原则，涵盖回归任务中的均方误差（MSE）、分类任务中的交叉熵（Cross-Entropy），以及它们在不同数据分布下的适用性。三、优化算法的精进：加速收敛与避免陷阱神经网络的训练效率和最终性能，很大程度上取决于优化算法的选择和调优。本章将系统性地介绍优化器的演进历程。基础梯度下降法：批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变种（Mini-Batch SGD）。动量（Momentum）的引入：解释动量如何帮助算法跳出局部极小值并加速收敛。自适应学习率方法：详细剖析 Adagrad、RMSprop 和 Adam（Adaptive Moment Estimation）的工作原理，特别是它们如何根据参数的历史梯度信息动态调整学习率。我们将通过具体的数学公式和伪代码展示这些算法的实现细节，并对比它们在稀疏数据和稠密数据上的表现差异。学习率调度（Learning Rate Scheduling）：探讨余弦退火（Cosine Annealing）、步进衰减等策略，这些策略在训练后期对模型的精细调整至关重要。四、卷积神经网络（CNN）：视觉信息处理的革命卷积神经网络是处理网格状数据（如图像和时间序列）的强大工具。本章将深度解析CNN的结构与核心组件：卷积操作的数学本质：滤波器（Filter/Kernel）的工作机制、步长（Stride）、填充（Padding）对输出特征图尺寸的影响。池化层（Pooling）：最大池化与平均池化的作用，及其在实现平移不变性方面的贡献。经典CNN架构解析：详细研究 AlexNet、VGGNet（强调层深度）、GoogLeNet/Inception（强调网络宽度和多尺度处理）以及 ResNet（残差连接如何解决深度网络的梯度消失问题）。我们将重点分析残差块（Residual Block）的设计哲学，这是现代深度学习网络设计的核心思想之一。现代视觉任务的应用：简要介绍目标检测（如 R-CNN 系列、YOLO 系列）和图像分割（如 U-Net）中CNN的定制化应用。五、循环神经网络（RNN）与序列建模处理时间序列、文本等具有内在顺序依赖关系的数据，需要依赖循环结构。本章系统介绍序列模型的挑战与解决方案：标准RNN的局限性：解释梯度消失和梯度爆炸问题在长序列上的严重性。长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：深入剖析输入门、遗忘门、输出门（以及候选记忆元）的精细控制机制，阐明它们如何有效地捕获长期依赖关系。双向RNN（Bi-RNN）：讨论如何利用未来信息来增强当前时间步的表示。序列到序列（Seq2Seq）模型：介绍编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，为机器翻译和文本摘要等复杂任务打下基础。六、注意力机制与Transformer架构的崛起注意力机制是近年来深度学习领域最重大的突破之一，它彻底改变了序列建模的范式。注意力机制的原理：阐述查询（Query）、键（Key）和值（Value）的匹配过程，以及注意力权重的计算方式（如点积注意力）。自注意力（Self-Attention）：解释为何自注意力能够并行处理序列中的所有元素，有效取代了RNN的顺序依赖性。 Transformer模型：全面解析原始Transformer架构，包括其多头注意力（Multi-Head Attention）层、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及前馈网络的集成。我们将重点强调Transformer如何通过纯粹的注意力机制实现了远超RNN的性能。七、深度学习的工程实践与基础设施理论知识必须与强大的工程实践相结合。本章关注模型开发的实际操作层面：框架选择与熟练运用：侧重于主流深度学习框架的编程范式，如张量操作、自动微分的应用以及模型部署的基础流程。正则化技术：深入探讨防止过拟合的有效手段，包括 Dropout（及其变体）、L1/L2 正则化、早停法（Early Stopping）和数据增强（Data Augmentation）在不同数据类型（图像、文本）中的应用策略。超参数调优策略：介绍网格搜索、随机搜索以及更高效的贝叶斯优化方法在确定最优模型配置中的应用。可解释性基础（XAI）：探讨初步的模型可解释性技术，如梯度可视化和特征重要性分析，理解“黑箱”模型内部的决策过程。八、前沿方向与跨界融合本书的最后部分将展望深度学习的前沿发展，展示该领域持续的活力：生成模型概览：介绍生成对抗网络（GANs）的核心思想及其在图像生成中的应用；简要探讨变分自编码器（VAEs）的概率建模基础。自监督学习（Self-Supervised Learning）：探讨如何利用数据本身的结构来预训练强大的特征表示，减少对大规模标注数据的依赖。模型部署与效率：讨论模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，这些对于将大型模型高效部署到边缘设备至关重要。本书结构严谨，理论阐述翔实，配合大量的数学推导和清晰的算法流程图，致力于培养读者对深度学习核心概念的深刻理解和独立解决复杂问题的能力。

著者信息

作者簡介

林建甫

　　現職

　　國立臺北大學統計學系助理教授

　　學歷

　　美國密西根大學生物統計研究所碩士、博士

　　高雄醫學大學醫學系醫學士

　　經歷

　　巨匯數據科技股份有限公司統計顧問

　　美國范德堡大學醫學中心計量科學中心生物資訊與癌症研究訪問學者

　　智策市場研究顧問公司統計顧問

　　台北大學統計系助理教授

　　台北榮民總醫院生物統計顧問

　　台北市中山醫院骨科醫師

　　台北醫學大學萬芳醫院骨科醫師

　　高雄長庚醫院骨科醫師

　　台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、縱向資料分析、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

图书目录

第01章存活分析概論
1.1 粗死亡率及死亡累積發生率
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 癌症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／布瓦松迴歸模型的區別
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 生命量表
4.2 生命量表的種類
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 累積危險函估計式
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 模型的適合度與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 邊際模型的限制
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 復發事件與布瓦松過程
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：過度分散布瓦松迴歸
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 累積發生函數估計
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 累積危險函數估計式
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 向量平賭
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

图书序言

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

本書分類：專業/教科書/政府出版品> 生命科學類> 生物學

用户评价

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《存活分析（二版）》在內容的廣度和深度上，確實超越了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只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，它用一種非常系統化的方式，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）的框架下估計生存曲線。我還記得書中舉了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☆☆☆☆☆

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了。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。書中對於複合終點（competing risks）的處理，對我來說簡直是醍醐灌頂！過去我們可能只是簡單地將競爭事件視為另一種形式的刪失，但書中詳細解釋了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，提供了更細緻的工具。它讓我重新審視了我們過去的風險評估模型，發現有很多可以優化的地方。這本書成功地跨越了學科的界線，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」問題的人面前，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，就知道作者下了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 的介紹也比較偏向數學推導，對於如何實際操作、如何解讀那些複雜的統計報表，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，它還很貼心地介紹了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，卻忘了告訴你鍵盤按哪裡。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，提升了好幾個層次，強烈推薦給所有需要處理時間到事件數據的朋友們。

评分☆☆☆☆☆

說真的，市面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出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，當你面對一組數據，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，它沒有陷入那種只有理論家才懂的象牙塔，反而很接地氣地探討了諸如「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，跑出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，才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，第一次獲得了評審的高度讚賞。這本書不只是紙上的知識，它教會你的是一種分析的思維邏輯，非常實在。

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出來賣。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表達依然保留得很好，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出現，而是經歷了多少人的智慧積累才發展成今日的樣貌。例如，它對不同生存回歸模型（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，而是深入探討了不同方法在極值情況下的表現差異。這對於追求學術極致、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，才能準確測量數據的真實面貌。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家」，這份轉變的價值，遠遠超過書本本身的價格。