醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘案例與實(shí)踐（第2版）

第1章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 1

1.1 異常值的常見處理方法 1

1.2 缺失值填補(bǔ)的SPSS軟件實(shí)現(xiàn) 8

1.3 缺失值填補(bǔ)的R軟件實(shí)現(xiàn) 12

第2章 多元線性回歸分析 17

2.1 多元線性回歸的概念 17

2.2 多元線性回歸的模型結(jié)構(gòu) 17

2.3 多元逐步線性回歸 20

第3章 Logistic回歸分析 25

3.1 Logistic回歸分析的基本概念 25

3.2 Logistic回歸的模型結(jié)構(gòu) 25

3.3 應(yīng)用實(shí)例1：一般資料的Logistic回歸 26

3.4 應(yīng)用實(shí)例2：列聯(lián)表資料的Logistic回歸 29

3.5 應(yīng)用實(shí)例3：多項(xiàng)Logistic回歸分析 31

3.6 Logistic回歸模型的Nomogram圖展示 34

3.7 多個Logistic回歸模型評價(jià)的決策曲線分析法 38

第4章 非線性回歸擬合分析 43

4.1 非線性回歸基本概念 43

4.2 應(yīng)用實(shí)例1：對新增SARS病例數(shù)的預(yù)測分析 43

4.3 應(yīng)用實(shí)例2：對累計(jì)SARS病例數(shù)的預(yù)測分析 48

第5章 生存分析 52

5.1 生存分析的基本概念 52

5.2 生存分析的資料特點(diǎn) 52

5.3 生存資料的分析方法 53

5.4 應(yīng)用實(shí)例1：累積生存率的計(jì)算 53

5.5 應(yīng)用實(shí)例2：小樣本生存率的Kaplan-Meier估計(jì) 56

5.6 應(yīng)用實(shí)例3：生存曲線比較的Log-rank檢驗(yàn) 59

5.7 應(yīng)用實(shí)例4：Cox回歸 63

5.7.1 Cox模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)估計(jì) 64

5.7.2 應(yīng)用實(shí)例：Cox回歸分析 64

5.7.3 Cox回歸的諾莫圖繪制 67

第6章 基于競爭風(fēng)險(xiǎn)模型的生存分析 71

6.1 競爭風(fēng)險(xiǎn)模型 71

6.2 應(yīng)用實(shí)例：競爭風(fēng)險(xiǎn)模型的生存分析 71

第7章 Meta分析 77

7.1 Meta分析概述 77

7.2 Meta分析的方法與步驟 77

7.3 應(yīng)用實(shí)例1：二分類資料的Meta分析 78

7.4 應(yīng)用實(shí)例2：連續(xù)資料的Meta分析 86

第8章 劑量-反應(yīng)模型的Meta分析 91

8.1 劑量-反應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 91

8.2 線性擬合 92

8.3 非線性擬合-三次曲線擬合 94

第9章 決策樹模型分析 96

9.1 分類的概念 96

9.2 分類的步驟 96

9.3 分類器性能的評估 97

9.4 決策樹分類器簡介 97

9.5 應(yīng)用實(shí)例：決策樹分類分析 99

9.6 應(yīng)用實(shí)例：決策樹回歸分析 102

第10章 隨機(jī)森林法提取特征屬性 105

10.1 隨機(jī)森林方法基本概念 105

10.2 基于平均基尼指數(shù)減少量的特征屬性選擇 105

10.3 應(yīng)用實(shí)例：隨機(jī)森林法提取特征屬性 107

第11章 傾向性得分匹配方法 113

11.1 傾向性得分匹配方法概述 113

11.2 傾向性得分匹配方法的步驟 113

11.3 應(yīng)用實(shí)例：傾向性得分匹配 114

第12章 用廣義估計(jì)方程分析重復(fù)測量的定性資料 121

12.1 廣義估計(jì)方程的基本概念 121

12.2 廣義線性模型的結(jié)構(gòu) 121

12.3 GEE算法 122

12.4 應(yīng)用實(shí)例1：重復(fù)測量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 123

12.5 應(yīng)用實(shí)例2：問卷調(diào)查中的多選題數(shù)據(jù) 124

第13章 基于支持向量機(jī)的微陣列數(shù)據(jù)分類 128

13.1 支持向量機(jī)簡介 128

13.2 支持向量機(jī)的基本原理 128

13.3 應(yīng)用實(shí)例：支持向量機(jī)分類 130

第14章 時間序列分析 132

14.1 時間序列分析的基本概念 132

14.2 時間序列分析的主要步驟 132

14.3 應(yīng)用實(shí)例：時間序列分析 133

第15章 路徑圖分析 138

15.1 路徑圖分析基本理論 138

15.2 路徑圖分析的基本步驟 138

15.3 應(yīng)用實(shí)例：路徑圖分析 139

15.3.1 第一個回歸分析 139

15.3.2 第二個回歸分析 141

15.3.3 第三個回歸分析 142

第16章 主成分分析與因子分析 144

16.1 主成分分析概念 144

16.2 應(yīng)用實(shí)例1：主成分分析 144

16.3 因子分析概念 151

16.4 應(yīng)用實(shí)例2：因子分析 151

第17章 判別分析 156

17.1 判別分析的概念 156

17.2 常用的判別分析方法 156

17.3 判別函數(shù)的驗(yàn)證 157

17.4 應(yīng)用實(shí)例：判別分析 157

第18章 聚類分析 166

18.1 聚類分析的概念 166

18.2 K均值聚類法 166

18.3 應(yīng)用實(shí)例1：K均值聚類及可視化 167

18.4 系統(tǒng)聚類法 170

18.5 應(yīng)用實(shí)例2：系統(tǒng)聚類 172

18.6 繪制雙向聚類熱圖 177

第19章 關(guān)聯(lián)規(guī)則 180

19.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念 180

19.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量和重要性 180

19.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的基本方法 181

19.4 應(yīng)用實(shí)例：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 181

第20章 兩組ROC曲線下的面積比較 185

20.1 ROC曲線的構(gòu)建 185

20.2 ROC曲線下面積 186

20.3 兩組ROC曲線下面積比較 186

20.4 應(yīng)用實(shí)例：兩組ROC曲線下面積比較 186

20.5 偏AUC分析 189

第21章 診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)Meta分析 193

21.1 診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)Meta分析基本概念 193

21.2 診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)Meta分析的相關(guān)評價(jià)指標(biāo) 193

21.3 應(yīng)用實(shí)例：診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)Meta分析 194

第22章 網(wǎng)絡(luò)Meta分析 199

22.1 網(wǎng)絡(luò)Meta分析的概念 199

22.2 基于經(jīng)典頻率派方法的網(wǎng)絡(luò)Meta分析 200

22.3 基于貝葉斯方法的網(wǎng)絡(luò)Meta分析 207

第23章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析 216

23.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念 216

23.2 應(yīng)用實(shí)例：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 217

第24章 偏最小二乘回歸與判別分析 222

24.1 偏最小二乘回歸的基本步驟和原理 222

24.2 應(yīng)用實(shí)例：偏最小二乘回歸分析 223

24.3 偏最小二乘判別分析 226

第25章 Lasso回歸分析 233

25.1 基于Lasso方法的線性回歸模型 234

25.2 基于Lasso方法的Logistic回歸模型 237

25.3 基于Lasso方法的Cox回歸模型 241

參考文獻(xiàn) 244

VIII

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘案例與實(shí)踐（第2版）

IX

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