Generalized Linear Mixed Models: Concepte, metode și aplicații moderne

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru abordarea sa clară și informativă a modelelor mixte liniare generalizate (GLMM), făcând conceptele complexe accesibile chiar și celor noi în domeniul statisticii. Cititorii apreciază aplicarea sa practică și îndrumarea pas cu pas privind proiectarea și analiza studiilor. Cu toate acestea, multe recenzii semnalează un număr semnificativ de greșeli de scriere și erori care împiedică experiența de învățare și sugerează că poate fi dificil de navigat independent din cauza densității sale. În general, este considerată o resursă valoroasă, în special pentru instructori și studenți avansați, în ciuda neajunsurilor sale.

⬤ Expunere clară și convingătoare a GLMM-urilor, pornind de la regresia liniară.
⬤ Accent puternic pe proiectarea și analiza adecvată a studiilor.
⬤ Text bine scris, concis, cu o notă de umor.
⬤ Util pentru înțelegerea structurilor de eroare și a modelării.
⬤ Exemple concrete și coduri SAS descărcabile.
⬤ Ideal pentru predarea și învățarea statisticii.

⬤ Numeroase greșeli de scriere și erori în text și în exemplele de cod.
⬤ Materialul dens poate fi dificil de urmărit fără îndrumare.
⬤ Lipsa codului R în ciuda relevanței sale.
⬤ Unele concepte complexe nu sunt bine ilustrate, ceea ce le face dificil de înțeles.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Generalized Linear Mixed Models: Modern Concepts, Methods and Applications

Conținutul cărții:

Generalized Linear Mixed Models: Modern Concepts, Methods and Applications prezintă o introducere în modelarea liniară folosind modelul liniar mixt generalizat (GLMM) ca un cadru conceptual general. Pentru cititorii noi la modelele liniare, cartea îi ajută să vadă imaginea de ansamblu. Ea arată modul în care modelele liniare se potrivesc cu restul curriculumului de bază de statistică și evidențiază problemele majore pe care modelatorii statistici trebuie să le ia în considerare.

Pe lângă descrierea aplicațiilor comune ale GLMM-urilor, textul prezintă teoria esențială și metodologia principală asociată modelelor liniare care iau în considerare efectele modelului aleatoriu și datele non-Gaussiene. Spre deosebire de manualele tradiționale de modele liniare care se concentrează pe date distribuite normal, acesta adoptă o abordare generalizată a modelelor mixte pe tot parcursul: datele pentru modelarea liniară nu trebuie să fie distribuite normal și efectele pot fi fixe sau aleatorii.

Cu numeroase exemple care utilizează SAS(R) PROC GLIMMIX, această carte este ideală pentru studenții absolvenți de statistică, profesioniștii din domeniul statisticii care doresc să își actualizeze cunoștințele și cercetătorii noi în procesul de gândire al modelului liniar generalizat. Ea se concentrează pe procesele bazate pe date și oferă contextul pentru extinderea gândirii tradiționale a modelului liniar la modelarea mixtă liniară generalizată.

Vedeți-l pe profesorul Stroup discutând despre carte.