例解贝叶斯Meta分析：基于R语言

图书标准信息

• 作者 张天嵩；董圣杰
• 出版社 人民卫生出版社
• 出版时间 2021-12
• 版次 1
• ISBN 9787117323635
• 定价 128.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 337页
• 字数 549千字

【内容简介】

以数据复杂程度分类，将Meta分析分为几个大的专题，称为篇；将每个大的专题再细分为章。每章先举一个具体数据，接着介绍适用于数据Mate分析的模型，给出R软件实现过程和结果解读。以问题为导向，以数据为纲，以模型和方法为目，理论与实践结合，重在实践。以数据复杂程度分类，将Mate分析分成几个大的专题，称为篇，然后每个大的专题再细分为章。每章，先举一个具体数据，接着介绍适用于数据的mate分析模型，给出R软件实现过程和结果解读。

【目录】

基础篇
  章  贝叶斯meta分析基础知识
    节  贝叶斯方法概述
    第二节  贝叶斯统计学基础
    第三节  贝叶斯统计的常见算法
    第四节  贝叶斯meta分析模型
    第五节  r语言函数小结
  第二章  r软件应用入门
    节  概述
    第二节  数据管理
    第三节  r应用于贝叶斯meta分析软件包
    第四节  r语言函数小结
单变量meta分析篇
  第三章  二分类数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  二分类数据贝叶斯meta分析策略
    第三节  效应指标为比值比的二分类数据贝叶斯meta分析
    第四节  效应指标为危险比的二分类数据贝叶斯meta分析
    第五节  效应指标为率差的二分类数据贝叶斯meta分析
    第六节  r语言函数小结
  第四章  连续型数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  连续型数据贝叶斯meta分析策略
    第三节  效应指标为均数差的连续型数据贝叶斯meta分析
    第四节  效应指标为标化均数差的贝叶斯meta分析
    第五节  r语言函数小结
  第五章  有序数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  有序数据的meta分析策略
    第三节  基于两步法的有序数据贝叶斯meta分析
    第四节  基于一步法的有序数据贝叶斯meta分析
    第五节  r语言函数小结
  第六章  数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  数据的meta分析策略
    第三节  基于正态-正态分布层次模型的数据贝叶斯meta分析
    第四节  基于泊松-正态分布层次模型的数据贝叶斯meta分析
    第五节  r语言函数小结
  第七章  生存数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  生存数据的meta分析策略
    第三节  效应指标为时点生存率的贝叶斯meta分析
    第四节  效应指标为中位生存期的贝叶斯meta分析
    第五节  效应指标为风险比的贝叶斯meta分析
    第六节  r语言函数小结
  第八章  单臂研究数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  单臂研究数据的贝叶斯meta分析策略
    第三节  单臂试验二分类数据的贝叶斯meta分析
    第四节  单臂试验数据的贝叶斯meta分析
    第五节  单臂试验连续型数据的贝叶斯meta分析
    第六节  r语言函数小结
  第九章  稀疏数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  稀疏二分类数据的meta分析策略
    第三节  二项式-正态层次模型
    第四节  贝塔-二项式模型
    第五节  稀疏研究的meta分析
    第六节  r函数小结
  第十章  缺失数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  缺失数据的mela分析策略
    第三节  缺失测量结局二分类数据的贝叶斯meta分析
    第四节  缺失测量结局连续型数据的贝叶斯meta分析
    第五节  r语言函数小结
  第十一章  纵向数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  纵向数据的meta分析策略
    第三节  基于emax模型的纵向数据meta分析
    第四节  设立对照的前后测量数据meta分析
    第五节  r语言函数小结
  第十二章  贝叶斯meta回归分析
    节  实例数据
    第二节  meta回归分析模型
    第三节  r2jags包拟合效应meta回归模型
    第四节  runjags包拟合效应meta回归模型
    第五节  注意事项
    第六节  r语言函数小结
  第十三章  单变量贝叶斯meta分析相关图形的绘制
    节  实例数据
    第二节  森林图
    第三节  漏斗图
    第四节  马尔可夫链收敛诊断相关图形
    第五节  图形文件保存到本地硬盘
    第六节  r语言函数小结
多变量meta分析篇
  第十四章  多元贝叶斯meta分析的基本与模型
    节  实例数据
    第二节  多元meta分析模型
    第三节  二分类数据的多元meta分析
    第四节  多测量结局数据的多元meta分析
    第五节  r语言函数小结
  第十五章  诊断试验贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  诊断试验基本评价指标及计算方法
    第三节  双变量二项式-正态分布模型
    第四节  双变量条件二项式-尺度混合正态分布模型
    第五节  r语言函数小结
  第十六章  遗传关联研究贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  遗传关联研究经典meta分析策略
    第三节  遗传关联研究的无遗传模型meta分析策略
    第四节  基于病例对照研究设计的遗传关联研究meta分析
    第五节  基于人群的遗传关联研究meta分析
    第六节  r语言函数小结
  第十七章  合并不同设计类型研究数据的贝叶斯meta分析
    节  实例数据
    第二节  整合试验与非试验证据
    第三节  整合双臂试验与单臂试验证据
    第四节  r语言函数小结
网络meta分析篇
  第十八章  贝叶斯网络meta分析的基本与模型
    节  实例数据
    第二