《健康数据的生物统计学和计算机分析》一书聚焦于如何利用R语言对健康数据进行深入的生物统计学分析和计算机处理。这本书由Mounir Mesbah和Christophe Lalanne共同编著，首次出版于2016年，由ISTE Press Ltd和Elsevier Ltd在英国和美国发行。
生物统计学是应用统计学方法研究生命科学，特别是医学和公共卫生领域的一种学科。它涉及到数据收集、设计实验、数据分析和解释，以推断生物学现象和健康问题。在健康数据的分析中，生物统计学扮演着至关重要的角色，因为它能够帮助研究人员从海量的数据中提取有价值的信息，识别疾病模式，评估治疗效果，并预测疾病风险。
R语言是一种广泛应用于统计计算和图形绘制的开源编程语言。在生物统计学领域，R以其强大的数据处理能力、丰富的统计包和可视化工具而备受青睐。通过R语言，科学家们可以执行复杂的数据预处理，进行假设检验，构建预测模型，以及创建高质量的图表来展示研究结果。
本书内容可能涵盖以下关键知识点：
1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和转换，这些都是数据分析的基础步骤。
2. 统计模型：介绍线性回归、逻辑回归、生存分析、主成分分析等常用统计模型，这些模型在解释健康数据和疾病关系时非常有用。
3. 随机化试验与观察性研究设计：讨论如何正确设计和实施这两种常见的研究类型，以减少偏见并提高研究的可信度。
4. 统计推断：包括置信区间、假设检验和p值的概念，这些都是判断研究结果是否显著的关键。
5. 分类与预测建模：如决策树、随机森林、支持向量机等，这些方法可用于预测疾病风险或诊断结果。
6. 大数据处理与云计算：探讨如何处理大规模健康数据，以及如何利用云计算资源加速计算。
7. 可视化工具：R语言中的ggplot2和其他可视化库，帮助用户以直观的方式展示复杂数据。
8. 实证研究案例：通过实际案例分析，阐述如何将上述理论和方法应用于实际的健康研究中。
9. 伦理与法规：强调在处理个人健康数据时的隐私保护和伦理考虑，以及遵循版权和许可规定的重要性。
阅读本书，读者不仅可以掌握生物统计学的基本概念和R语言的实用技能，还能了解到如何在健康科学研究中应用这些知识，以做出基于证据的决策。尽管书中可能不涉及最新的研究方法和进展，但作为基础教程，它为初学者提供了坚实的起点，并提醒读者，随着研究和技术的发展，持续学习和更新知识是必要的。
