Rozšírenie lineárneho modelu pomocou R: Zovšeobecnené lineárne modely, modely zmiešaných efektov a neparametrické regresné modely, druhé vydanie

Recenzie čitateľov

Kniha poskytuje pokročilé poznatky o lineárnych modeloch a obsahuje užitočný kód R, ale nie je ľahko prístupná pre čitateľov bez silného zázemia v matematike a štatistike. Môže byť vhodnejšia ako referencia pre tých, ktorí majú predchádzajúce znalosti, než ako úvodný text.

⬤ Obsahuje užitočný kód R, ktorý možno upraviť na osobné použitie
⬤ dôkladné vysvetlenie rozšírených lineárnych modelov
⬤ jasné a reprodukovateľné výsledky.

⬤ Nie je ľahké sledovať bez dobrých znalostí algebry a štatistiky
⬤ chýba jasná cieľová skupina
⬤ niektoré vysvetlenia sú príliš stručné
⬤ zavádzajúci názov naznačujúci úvodné tempo
⬤ nie sú uvedené riešenia cvičení, ako sa uvádza.

(na základe 7 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Second Edition

Obsah knihy:

Začať analyzovať širokú škálu problémov

Od vydania bestselleru a odporúčaného prvého vydania sa značne rozšírila popularita systému R, ako aj počet dostupných balíkov. Rozšírenie lineárneho modelu pomocou R: Zovšeobecnené lineárne, zmiešané efekty a neparametrické regresné modely, druhé vydanie využíva väčšie množstvo funkcií, ktoré sú teraz v R k dispozícii, a podstatne reviduje a dopĺňa niekoľko tém.

Nové v druhom vydaní.

⬤ Rozšírené pokrytie binárnych a binomických odpovedí vrátane proporčných odpovedí, kvázibinomickej a beta regresie a aplikovaných úvah týkajúcich sa týchto modelov.

⬤ Nové časti o Poissonových modeloch s rozptylom, modeloch s nulovým nafúknutím počtu, lineárnej diskriminačnej analýze a sendvičových a robustných odhadoch pre zovšeobecnené lineárne modely (GLM).

⬤ Revidované kapitoly o náhodných efektoch a opakovaných meraniach, ktoré odrážajú zmeny v balíku lme4 a ukazujú, ako vykonávať testovanie hypotéz pre modely pomocou iných metód.

⬤ Nová kapitola o bayesovskej analýze modelov so zmiešanými účinkami, ktorá ilustruje použitie STAN a predstavuje aproximačnú metódu INLA.

⬤ Prepracovaná kapitola o zovšeobecnených lineárnych zmiešaných modeloch, ktorá odráža oveľa bohatší výber softvéru na prispôsobenie, ktorý je v súčasnosti k dispozícii.

⬤ Aktualizované pokrytie splajnov a pásiem spoľahlivosti v kapitole o neparametrickej regresii.

⬤ Nový materiál o náhodných lesoch pre regresiu a klasifikáciu.

⬤ Prepracovaný kód v jazyku R, najmä mnohé grafy využívajúce balík ggplot2.

⬤ Prepracované a rozšírené cvičenia s riešeniami.

Ukazuje súhru teórie a praxe

Táto učebnica sa naďalej zaoberá celým radom techník, ktoré vyrastajú z lineárneho regresného modelu. Predstavuje tri rozšírenia lineárneho rámca: GLM, modely so zmiešanými účinkami a neparametrické regresné modely. Kniha vysvetľuje analýzu údajov na reálnych príkladoch a obsahuje všetky príkazy R potrebné na reprodukciu analýz.