Úvod do zovšeobecnených lineárnych modelov

Recenzie čitateľov

Kniha slúži ako prehľadný úvod do zovšeobecnených lineárnych modelov (GLM), vhodný pre tých, ktorí poznajú základy štatistiky. Efektívne vysvetľuje intuíciu a postupy, hoci jej chýbajú rigorózne dôkazy a praktické príklady kódovania.

⬤ Rýchlo a ľahko sa číta
⬤ dobrý úvod do GLM
⬤ dobre napísaný s cennými informáciami
⬤ vhodný na prípravu na skúšku CAS MAS-I
⬤ prístupné teoretické vysvetlenia.

⬤ Vyžaduje predchádzajúce znalosti lineárnej a logistickej regresie
⬤ chýbajú dôkazy pre výberové rozdelenia
⬤ nedostatočné príklady kódovania a ďalšie zdroje pre začiatočníkov
⬤ nemusí plne vyhovovať tým, ktorí nemajú teoretické základy v štatistike.

(na základe 6 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

An Introduction to Generalized Linear Models

Obsah knihy:

An Introduction to Generalized Linear Models, Fourth Edition poskytuje ucelený rámec pre štatistické modelovanie s dôrazom na numerické a grafické metódy. Toto nové vydanie bestselleru bolo aktualizované o nové časti o nelineárnych asociáciách, stratégiách výberu modelov a o úvode k správnej štatistickej praxi.

Podobne ako jeho predchodca, aj toto vydanie predstavuje teoretické pozadie zovšeobecnených lineárnych modelov (GLM) predtým, ako sa zameria na metódy analýzy konkrétnych druhov údajov. Zahŕňa normálne, Poissonovo a binomické rozdelenie, lineárne regresné modely, klasické metódy odhadovania a prispôsobovania modelov a frekvenčné metódy štatistickej inferencie. Po vytvorení týchto základov sa autori venujú viacnásobnej lineárnej regresii, analýze rozptylu (ANOVA), logistickej regresii, log-lineárnym modelom, analýze prežitia, viacúrovňovému modelovaniu, Bayesovským modelom a metódam Markovovho reťazca Monte Carlo (MCMC).

⬤ Uvádza GLM spôsobom, ktorý umožňuje čitateľom pochopiť jednotnú štruktúru, ktorá je ich základom.

⬤ Pojednáva o spoločných koncepciách a princípoch pokročilých GLM vrátane nominálnej a ordinálnej regresie, analýzy prežitia, nelineárnych asociácií a longitudinálnej analýzy.

⬤ Spojuje bayesovskú analýzu a MCMC metódy na fitovanie GLM.

⬤ Obsahuje množstvo príkladov z oblasti obchodu, medicíny, technických a spoločenských vied.

⬤ Poskytuje kód príkladov pre R, Statu a WinBUGS na podporu implementácie metód.

⬤ Ponúka súbory údajov a riešenia cvičení online.

⬤ Popisuje zložky správnej štatistickej praxe na zlepšenie vedeckej validity a reprodukovateľnosti výsledkov.

Pomocou populárnych štatistických softvérových programov tento stručný a prístupný text ilustruje praktické prístupy k odhadom, prispôsobovaniu modelov a porovnávaniu modelov.