O introducere în modelele liniare generalizate

Recenzii ale cititorilor

Cartea servește ca o introducere ușor de citit la modelele liniare generalizate (GLM), potrivită pentru cei familiarizați cu statisticile de bază. Ea explică eficient intuițiile și procedurile, deși îi lipsesc dovezile riguroase și exemplele practice de codificare.

⬤ Rapid și ușor de citit
⬤ bună introducere în GLM-uri
⬤ bine scrisă, cu informații valoroase
⬤ potrivită pentru pregătirea examenului CAS MAS-I
⬤ explicații teoretice accesibile.

⬤ Necesită cunoștințe prealabile de regresie liniară și logistică
⬤ lipsesc dovezile pentru distribuțiile de eșantionare
⬤ insuficiente exemple de codificare și resurse suplimentare pentru începători
⬤ poate să nu se adapteze pe deplin celor care nu au cunoștințe teoretice de statistică.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

An Introduction to Generalized Linear Models

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.