Какая лучшая книга об обобщенных линейных моделях для новичков?

16

Я все еще довольно новичок в обобщенных линейных моделях, и я борюсь со многими обозначениями в большинстве текстов GLM, которые я выбрал. Существуют ли чрезвычайно популярные книги по GLM, которые лучше читаются?

regression generalized-linear-model references

— Atticus29
источник

Вы можете попробовать просмотреть эту ветку: advanced-statistics-books-рекомендации , которая включает в себя некоторые обсуждения GLiM. В общем, я не уверен, отвечает ли этот вопрос без дополнительной информации. Например, хотите ли вы математически плотную книгу? Каков ваш фон? И т.д.

— Ган - Восстановить Монику

1

Я не хотел бы математически плотную книгу. Я популяционный генетик, и мой интерес очень прикладной.

— Atticus29

Попробуйте эту книгу, она охватывает многие из моделей. Текст, который использует «общие линейные модели» в названии, вероятно, будет математическим

— Питер Флом - Восстановить Монику

3

В связанной ветке я порекомендовал вступительную книгу Агрести. Это относительно мало математики. Я подозреваю, что это может быть лучшая книга для вас. Какую книгу вы сейчас читаете?

— gung - Восстановить Монику

Книга @gung Agresti превосходна. Немного более продвинутый, чем Лонг. Я вижу, что 3-е издание Agresti уже вышло.

— Питер Флом - Восстановить Монику

8

Для нового практикующего мне нравятся Гельман и Хилл.

Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей

Якобы книга посвящена иерархическим обобщенным линейным моделям, более сложной теме, чем GLM; первый раздел, тем не менее, является прекрасным практическим руководством по GLM.

Книга - легкая теория, тяжелая дисциплинированная статистическая практика, переполненная тематическими исследованиями и практическим R-кодом, - все рассказано приятным, дружелюбным голосом.

— Мэтью Друри
источник

7

Я большой поклонник категориального анализа данных Agresti .

Я прочитал вступительную книгу Агрести, но обнаружил, что в ней отсутствуют ключевые интерпретации того, как строится обобщенная линейная модель и как она работает. Например, вам может не понадобиться знать, как работают биномиальные ссылки на распределение и логит, если вы хотите использовать только логистическую регрессию. Однако это раздражает, когда вы прочитали главу и начали задумываться о ней, но не смогли найти ее в книге.

Книгу МакКаллаха и Нелдера о GLM трудно читать. Он содержит все, что вам нужно знать, но не содержит производных для ключевых результатов.

К счастью, анализ категориальных данных Agresti дает хороший баланс.

— Кевин
источник

3

Более полный ответ также изложил бы преимущества упомянутых названий.

— Энди

3

Как сам начинающий, я нашел основы линейных и обобщенных линейных моделей знаменитого автора категориального анализа данных Алана Агрести. Язык изменчив, хотя предполагается некоторая подверженность линейной алгебре.

— RSL
источник

1

Мне очень понравились модели смешанных эффектов с расширениями в R - Zuur, et. ал . Это продолжение их старой книги «Анализ экологических данных» (2007). Они делают хорошую работу по мотивации моделей, наряду с множеством наглядных примеров, объясняющих, как выглядят GLM. Они также обеспечивают хороший баланс между теорией, применением и обсуждением. Кроме того, у них есть все коды и наборы данных на их веб-сайте, поэтому вы можете сразу применить полученные знания.

— Алекс Р.
источник