Understanding Regression Analysis: O abordare a distribuției condiționate

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 9 voturi.

Titlul original:

Understanding Regression Analysis: A Conditional Distribution Approach

Conținutul cărții:

Understanding Regression Analysis unifică diverse aplicații de regresie, inclusiv modelul clasic, modelele ANOVA, modelele generalizate, inclusiv Poisson, binomul negativ, logistic și de supraviețuire, rețelele neuronale și arborii de decizie sub o umbrelă comună - și anume, modelul de distribuție condiționată. Cartea explică de ce modelul de distribuție condiționată este modelul corect și, de asemenea, explică (dovedește) de ce ipotezele modelului clasic de regresie sunt greșite. Spre deosebire de alte cărți despre regresie, aceasta adoptă de la început o abordare realistă, conform căreia toate modelele sunt doar aproximări. Prin urmare, accentul este pus pe modelarea realistă a proceselor din natură, mai degrabă decât pe presupunerea (incorectă) că natura funcționează în moduri particulare, constrânse.

Principalele caracteristici ale cărții includ:

⬤ Numeroase exemple de lucru folosind programul R.

⬤ Puncte cheie și întrebări de auto-studiu afișate "just-in-time" în cadrul capitolelor.

⬤ Explicații matematice simple ("baby proofs") ale conceptelor-cheie.

⬤ Explicații clare și aplicații ale semnificației statistice ( p -valori), încorporând orientările Asociației Americane de Statistică.

⬤ Utilizarea terminologiei "proces de generare a datelor" mai degrabă decât "populație".

⬤  Cadrul X aleatoriu este presupus pe tot parcursul (cazul X fix este prezentat ca un caz special al cazului X aleatoriu)

⬤ Explicații clare ale modelării probabilistice, inclusiv metodele bazate pe probabilitate.

⬤ Utilizarea de simulări pe tot parcursul pentru a explica conceptele și pentru a efectua analize de date.

Această carte are o orientare puternică spre știință în general, precum și întrebări de revizuire a capitolelor și de studiu individual, astfel încât poate fi utilizată ca manual pentru studenții orientați spre cercetare în științele sociale, biologice și medicale, precum și în științele fizice și inginerești. De asemenea, accentul său matematic îl face ideal pentru un text în cursurile de matematică și statistică. Datorită numeroaselor sale exemple lucrate, este, de asemenea, ideală pentru a fi o carte de referință pentru toți oamenii de știință.