Introducere în modelele liniare generalizate (Dobson Annette J. (University of Queensland Herston Australia))

Recenzii ale cititorilor

Cartea servește ca o introducere accesibilă la modelele liniare generalizate (GLM), potrivită pentru cititorii cu o anumită experiență în regresia liniară, logistică și teoria statistică de bază. Este deosebit de utilă pentru studenții care se pregătesc pentru examene specifice și pentru cei care urmăresc o carieră în știința datelor. Cu toate acestea, poate fi insuficientă pentru începătorii compleți din cauza exemplelor sale limitate de codare și a lipsei de suport cuprinzător.

⬤ Ușor de citit într-o singură ședință
⬤ bun pentru cei familiarizați cu regresia de bază
⬤ bine scris, cu informații valoroase
⬤ util pentru promovarea examenelor
⬤ explicații teoretice accesibile.

⬤ Insuficient pentru începătorii complecși
⬤ exemple de cod limitate
⬤ niciun suport suplimentar pentru utilizatorii Stata
⬤ nu oferă dovezi pentru afirmațiile privind distribuția.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Introduction to Generalized Linear Models (Dobson Annette J. (University of Queensland Herston Australia))

Conținutul cărții:

An Introduction to Generalized Linear Models, Fourth Edition oferă un cadru coerent pentru modelarea statistică, cu accent pe metodele numerice și grafice. Această nouă ediție a unui bestseller a fost actualizată cu noi secțiuni privind asociațiile neliniare, strategii pentru selectarea modelului și o Postfață privind bunele practici statistice.

Ca și predecesoarea sa, această ediție prezintă contextul teoretic al modelelor liniare generalizate (GLM) înainte de a se concentra pe metodele de analiză a anumitor tipuri de date. Sunt abordate distribuțiile normală, Poisson și binomială; modelele de regresie liniară; metodele clasice de estimare și ajustare a modelelor; și metodele frecventiste de inferență statistică. După formarea acestei baze, autorii explorează regresia liniară multiplă, analiza varianței (ANOVA), regresia logistică, modelele log-lineare, analiza supraviețuirii, modelarea pe mai multe niveluri, modelele bayesiene și metodele Markov chain Monte Carlo (MCMC).

⬤ Introduce GLM-urile într-un mod care permite cititorilor să înțeleagă structura unificatoare care le stă la bază.

⬤ Discută conceptele și principiile comune ale GLM-urilor avansate, inclusiv regresia nominală și ordinală, analiza supraviețuirii, asociațiile neliniare și analiza longitudinală.

⬤ Conectează analiza bayesiană și metodele MCMC pentru ajustarea GLM-urilor.

⬤ Conține numeroase exemple din afaceri, medicină, inginerie și științe sociale.

⬤ Furnizează codul de exemplu pentru R, Stata și WinBUGS pentru a încuraja punerea în aplicare a metodelor.

⬤ Oferă online seturile de date și soluțiile la exerciții.

⬤ Descrie componentele bunei practici statistice pentru îmbunătățirea validității științifice și a reproductibilității rezultatelor.

Utilizând programe software statistice populare, acest text concis și accesibil ilustrează abordări practice pentru estimare, ajustarea modelelor și compararea modelelor.