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  • 医学数据挖掘案例与实践 华琳 等 主编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 华琳 等 主编著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2016-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 华琳 等 主编著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2016-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-09-01
    • 字数:273千字
    • 页数:186
    • 开本:B5
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    医学数据挖掘案例与实践

    作  者:华琳 等 主编
    定  价:30
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2016年09月01日
    页  数:186
    装  帧:平装
    ISBN:9787302441885
    主编推荐

    内容简介

    基于大数据时代生物医学数据的爆炸式增长,本书从医学科研中的实际问题出发,以案例的形式深入浅出地介绍了近年来崭新的医学数据挖掘技术,包括决策树模型、支持向量机、随机森林分类、关联规则、贝叶斯网络构建等,并详细介绍了数据挖掘软件(SPSS、SAS、R等)的操作步骤,重点突出实用性和可操作性,以期提高读者对医学科研数据的深层次处理与分析的能力。
    本书主要取材于编者近年来从事生物医学数据深度挖掘方面的研究与教学工作内容,既适用于医学院校本科生及研究生、医学基础及临床科研工作者和相关技术人员作为教材,也可作为科学研究的参考用书。

    作者简介

    华琳,首都医科大学生物医学工程学院副教授,博士,硕士研究生导师,研究方向为生物统计与生物信息学。主讲《医学统计学》、《医用数据挖掘》、《医药数理统计方法》和《生物信息学技术概论》等课程。擅长统计研究设计、各类型数据统计分析、数据挖掘及生物信息学分析,近5年内在相关领域以第壹作者和通讯作者发表论文30余篇,其中SCI论文近20篇,累计影响因子超过20.0。主持和参与多项国家、省部级和局级科研课题,与北京多家临床医院开展了数据分析方面的合作,并建立了良好的合作关系,目前是首都医科大学中青年骨干教师和北京市中青年骨干教师。

    精彩内容

    目录
    第1章数据预处理
    1.1异常值的常见处理方法
    1.2缺失值的填补
    第2章多元线性回归分析
    2.1多元线性回归的概念
    2.2多元线性回归的模型结构
    2.3多元逐步线性回归
    第3章Logistic回归分析
    3.1Logistic回归分析的基本概念
    3.2Logistic回归的模型结构
    3.3应用实例1:一般资料的Logistic回归
    3.4应用实例2:列联表资料的Logistic回归
    3.5应用实例3:多项Logistic回归分析
    第4章非线性回归拟合分析
    4.1非线性回归基本概念
    4.2应用实例1:对新增SARS病例数的预测分析
    4.3应用实例2:对累计SARS病例数的预测分析
    第5章生存分析
    5.1生存分析的基本概念
    5.2生存分析的资料特点
    5.3生存资料的分析方法
    5.4应用实例1:累积生存率的计算
    5.5应用实例2:小样本生存率的Kaplan—Meier估计
    5.6应用实例3:生存曲线比较的Log—rank检验
    5.7应用实例4:Cox回归
    5.7.1Cox模型结构与参数估计
    5.7.2应用实例:Cox回归分析
    第6章基于竞争风险模型的生存分析
    6.1竞争风险模型
    6.2应用实例:竞争风险模型的生存分析
    第7章Meta分析
    7.1Meta分析概述
    7.2Meta分析的方法与步骤
    7.3应用实例1:二分类资料的Meta分析
    7.4应用实例2:连续资料的Meta分析
    第8章剂量—反应模型的Meta分析
    8.1剂量—反应关系的数据结构
    8.2线性拟合
    8.3非线性拟合一三次曲线拟合
    第9章决策树模型分析
    9.1分类的概念
    9.2分类的步骤
    9.3分类器性能的评估
    9.4决策树分类器简介
    9.5应用实例:决策树分析
    第10章随机森林法提取特征属性
    10.1随机森林方法基本概念
    10.2基于平均基尼指数减少量的特征属性选择
    10.3应用实例:随机森林法提取特征属性
    第11章倾向性得分匹配方法
    11.1倾向性得分匹配方法
    11.2倾向性得分匹配方法的步骤
    11.3应用实例:倾向性得分匹配
    第12章用广义估计方程分析重复测量的定性资料
    12.1广义估计方程的基本概念
    12.2广义线性模型的结构
    12.3GEE算法
    12.4应用实例1:重复测量的实验数据
    12.5应用实例2:问卷调查中的多选题数据
    第13章基于支持向量机的微阵列数据分类
    13.1支持向量机简介
    13.2支持向量机的基本原理
    13.3应用实例:支持向量机分类
    第14章时间序列分析
    14.1时间序列分析的基本概念
    14.2时间序列分析的主要步骤
    14.3应用实例:时间序列分析
    第15章路径图分析
    15.1路径图分析基本理论
    15.2路径图分析的基本步骤
    15.3应用实例:路径图分析
    15.3.1第一个回归分析
    15.3.2第二个回归分析
    15.3.3第三个回归分析
    第16章主成分分析与因子分析
    16.1主成分分析概念
    16.2应用实例1:主成分分析
    16.3因子分析概念
    16.4应用实例2:因子分析
    第17章判别分析
    17.1判别分析的概念
    17.2常用的判别分析方法
    17.3判别函数的验证
    17.4应用实例:判别分析
    第18章聚类分析
    18.1聚类分析的概念
    18.2K均值聚类法
    18.3应用实例1:K均值聚类
    18.4系统聚类法
    18.5应用实例2:系统聚类
    18.6绘制双向聚类热图
    第19章关联规则
    19.1关联规则的基本概念
    19.2关联规则的质量和重要性
    19.3关联规则分析的基本方法
    19.4应用实例:关联规则分析
    第20章两组ROC曲线下的面积比较
    20.1ROC曲线的构建
    20.2ROC曲线下面积
    20.3两组ROC曲线下面积比较
    20.4应用实例:两组ROC曲线下面积比较
    第21章诊断准确性试验Meta分析
    21.1诊断准确性试验Meta分析基本概念
    21.2诊断准确性试验Meta分析的相关评价指标
    21.3应用实例:诊断准确性试验Meta分析
    第22章贝叶斯网络分析
    22.1贝叶斯网络的概念
    22.2应用实例:贝叶斯网络构建
    第23章偏最小二乘回归分析
    23.1偏最小二乘回归的基本步骤和原理
    23.2应用实例:偏最小二乘回归分析
    参考文献

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