Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha je vysoko cenená pre jasný výklad viacúrovňového modelovania a regresnej analýzy so zameraním na praktické aplikácie, najmä s použitím R. Je oceňovaná pre svoje komplexné pokrytie, relevantné príklady a dôraz na pochopenie základných pojmov namiesto jednoduchého používania vzorcov. Mnohí čitatelia však vyjadrujú aj frustráciu z početných chýb v príkladoch a kóde R, nejednotnej organizácie a dostupnosti súborov údajov, ktoré im bránia v efektívnom používaní knihy.
Výhody:⬤ Komplexné pokrytie viacúrovňového modelovania a kľúčových štatistických pojmov.
⬤ Jasné písanie a užitočné príklady, ktoré sprístupňujú zložité témy.
⬤ Zameranie na praktické použitie s využitím R, so silným dôrazom na pochopenie, a nie na aplikáciu.
⬤ Kompaktný štýl kódovania, ktorý pomáha zjednodušiť učenie.
⬤ Relevantné odkazy, ktoré podporujú diskutované koncepty.
Nevýhody:⬤ Početné chyby v kóde R a príkladoch, ktoré sťažujú ich sledovanie.
⬤ Nekonzistentná organizácia a občasná nejednoznačnosť terminológie.
⬤ Nedostatok aktualizovaných alebo dobre zdokumentovaných súborov údajov pre praktické použitie.
⬤ V niektorých častiach chýbajú podrobné vysvetlenia, čo môže čitateľov zmiasť.
⬤ Obmedzené usmernenie pre začiatočníkov v jazyku R, čo môže menej skúseným ľuďom brániť v pochopení.
(na základe 72 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Data Analysis Using Regression and Multilevel Hierarchical Models
Obsah knihy:
Analýza údajov pomocou regresie a viacúrovňových/hierarchických modelov je komplexná príručka pre výskumníkov, ktorí chcú vykonávať analýzu údajov pomocou lineárnej a nelineárnej regresie a viacúrovňových modelov. Kniha predstavuje širokú škálu modelov a zároveň čitateľa poučí o tom, ako tieto modely fitovať pomocou dostupných softvérových balíkov.
Kniha ilustruje koncepty na desiatkach príkladov reálnych údajov, ktoré vznikli na základe vlastného aplikovaného výskumu autorov, pričom pre každý z nich sú uvedené programové kódy. Témy zahŕňajú kauzálne závery vrátane regresie, poststratifikácie, párovania, regresnej diskontinuity a inštrumentálnych premenných, ako aj viacúrovňovú logistickú regresiu a imputáciu chýbajúcich údajov. V celom texte sú uvedené praktické tipy týkajúce sa zostavovania, prispôsobovania a porozumenia.
Stránka so zdrojmi autora: http: //www.stat. columbia.edu/ gelman/arm/.
