Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este o explorare cuprinzătoare a modelelor liniare generalizate (GLM), lăudată pentru rigoarea sa matematică și abordarea structurată, ceea ce o face potrivită pentru cei cu o pregătire cantitativă solidă. Cu toate acestea, este criticată pentru faptul că este densă și provocatoare pentru începătorii cărora le pot lipsi cunoștințele de bază.
Avantaje:⬤ Explicații excelente ale detaliilor matematice ale GLM, inclusiv funcțiile de legătură și estimarea probabilității.
⬤ Bine structurată și ușor de urmărit cu exemple practice.
⬤ Resursă indispensabilă pentru studenți și statisticieni din domeniu.
⬤ O bază teoretică solidă construită treptat pe parcursul textului.
Dezavantaje:⬤ Conținut dens care poate fi dificil pentru începători fără cunoștințe statistice intermediare.
⬤ Lipsesc răspunsuri clare la întrebări fundamentale, cum ar fi când să se utilizeze GLM în locul OLS sau selectarea funcțiilor de varianță și de legătură adecvate.
⬤ Considerat de unii ca fiind mai degrabă o monografie decât un manual accesibil începătorilor.
(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Generalized Linear Models
Conținutul cărții:
Succesul primei ediții a Generalized Linear Models a condus la ediția a doua actualizată, care continuă să ofere un tratament definitiv, unificat, al metodelor de analiză a diverselor tipuri de date. Astăzi, ea rămâne populară pentru claritatea, bogăția conținutului și relevanța directă pentru aplicațiile din agricultură, biologie, sănătate, inginerie și altele.
Autorii se concentrează pe examinarea modului în care o variabilă de răspuns depinde de o combinație de variabile explicative, tratament și variabile de clasificare. Ei pun un accent deosebit pe cazul important în care dependența apare printr-o combinație necunoscută, liniară a variabilelor explicative.
Ediția a doua include subiecte adăugate la nucleul primei ediții, inclusiv metode de verosimilitate condiționată și marginală, ecuații de estimare și modele pentru efecte de dispersie și componente ale dispersiei. Discuția altor subiecte - modele log-liniare și conexe, modele de regresie log odds-ratio, modele de răspuns multinomial, modele liniare inverse și conexe, funcții de cvasi verosimilitate și verificarea modelului - a fost extinsă și include revizuiri semnificative.
Înțelegerea materialului necesită doar o cunoaștere a teoriei matricei și a ideilor de bază ale teoriei probabilităților, dar, în cea mai mare parte, cartea este de sine stătătoare. Prin urmare, cu exemplele sale lucrate, exercițiile abundente și subiectele de utilizare directă pentru cercetătorii din multe discipline, Generalized Linear Models servește ca text ideal, ghid de auto-studiu și referință.
