生物医学数据分析：模型、方法与MATLAB实践

"应用数学在生物医学数据分析中的MATLAB实现" 本书《应用数学在生物医学数据分析中的MATLAB实现》旨在引导读者深入理解如何运用数学模型、方法及MATLAB软件来分析生物医学数据。作者Peter J. Costa鼓励读者积极参与到数据探索、模型构建以及软件操作的过程中，以直观地理解这些步骤可能导致的结果。书中特别简化了假设检验的阐述，以便读者能够快速找到并理解那些在业界广泛使用但却鲜少被详细记录的技术。 MATLAB是一种强大的数值计算和可视化工具，尤其适合于处理和分析复杂的生物医学数据。书中可能涵盖了多元统计分析、回归分析、时间序列分析、信号处理和图像分析等多个领域。MATLAB的灵活性和易用性使得它成为生物医学研究者进行数据预处理、建模和结果可视化的重要工具。 在生物医学数据处理中，可能会涉及如分类、聚类、主成分分析（PCA）等统计方法，用于发现数据中的模式和关联。此外，书中可能会介绍如何使用MATLAB进行非线性建模，模拟生物系统的动态行为，如生理系统的动力学模型或药物代谢动力学模型。MATLAB的优化工具箱也可能用于参数估计和模型校准，确保模型能够准确反映现实世界的现象。 书中的"streamline the presentation"意味着作者试图以简洁明了的方式讲解复杂概念，使得即使没有深厚数学背景的读者也能理解和应用这些技术。同时，书中强调了对现有方法的实践和探索，这将帮助读者不仅掌握理论知识，还能提升实际问题解决能力。 版权信息提示，本书由John Wiley & Sons, Inc.出版，并在加拿大同步发行。书中所有内容受版权保护，未经许可不得擅自复制或传播。若需引用或复制部分材料，应遵循美国版权法相关规定，或通过向版权清算中心（Copyright Clearance Center）申请授权。 尽管出版社和作者已尽最大努力确保信息的准确性，但仍然可能存在局限性和免责声明：本书提供的信息和建议仅供参考，不承担任何直接或间接的法律责任。如果在应用书中方法时遇到问题，读者应自行判断并寻求专业指导。 这本书是生物医学研究人员和学生学习如何利用MATLAB进行数据挖掘和分析的宝贵资源，通过实例和练习，读者可以提高自己在生物医学数据分析领域的技能。