Яка найкраща книга про узагальнені лінійні моделі для новачків?

16

Я все ще досить нова в узагальнених лінійних моделях, і я борюся з великою кількістю позначень у більшості текстів GLM, які я зібрав. Чи є надзвичайно популярні книги GLM, які краще піддаються читанню?

regression generalized-linear-model references

— Atticus29
джерело

Ви можете спробувати ознайомитися з цією темою: розширені статистичні книги-рекомендації , яка включає деякі обговорення GLiM. Загалом, я не впевнений, чи відповідає це питання без додаткової інформації. Ви хочете мати математично щільну книгу, наприклад? Який твій досвід? І т. Д.

— gung - Відновити Моніку

1

Я не хотів би математично щільної книги. Я популяційний генетик, і мій інтерес дуже прикладний.

— Atticus29

Спробуйте, що ця книга охоплює багато моделей. Текст, у якому в заголовку використовуються "загальні лінійні моделі", ймовірно, буде математичним

— Пітер Флом - Відновити Моніку

3

У пов'язаній нитці я порекомендував книгу Intro Agresti. Це математика порівняно мало. Я підозрюю, що це може бути найкращою книгою для вас. Яку книгу ви зараз читаєте?

— gung - Відновіть Моніку

Книга @gung Agresti відмінна. Трохи просунутіший, що Лонг. Я бачу, третє видання "Агресті" вже вийшло.

— Пітер Флом - Відновити Моніку

8

Для нового практикуючого мені подобаються Гельман і Хілл.

Аналіз даних за допомогою регресійної та багаторівневої / ієрархічної моделей

Нібито книга йде про ієрархічні узагальнені лінійні моделі, більш просунуту тему, ніж GLM; Перший розділ, однак, є чудовим керівництвом практиків щодо ГЛМ.

Книга - це легка теорія, важка для дисциплінованої статистичної практики, переповнена кейсами та практичним кодом R, і все це розповідається приємним, доброзичливим голосом.

— Метью Дрюрі
джерело

7

Я великий прихильник категоричного аналізу даних Agresti .

Я прочитав книгу Intro "Агрешті", але виявив відсутність ключових тлумачень того, як будується узагальнена лінійна модель та як вона працює. Наприклад, вам може не знати, як працюють біноміальне розподіл і logit-посилання, якщо ви хочете лише підходити до логістичної регресії. Однак прикро, коли ви прочитали розділ і почали замислюватися над ним, але не змогли знайти його в книзі.

Книгу McCullagh та Nelder GLM важко читати. Він містить все, що вам потрібно знати, але не вистачає для отримання ключових результатів.

На щастя, категоричний аналіз даних Agresti представляє хороший баланс.

— Кевін
джерело

3

Повніша відповідь також зазначатиме переваги згаданих назв.

— Енді

3

Як сам початківець, я знайшов корисні основи лінійних та узагальнених лінійних моделей відомим автором категоричного аналізу даних Аланом Агресті. Мова є рідким, хоча передбачається деяке вплив лінійної алгебри.

— rsl
джерело

1

Мені дуже сподобалися моделі змішаних ефектів з розширеннями в R - Zuur, et. ін . Це продовження їх старої книги Аналіз екологічних даних (2007). Вони добре справляються з мотивацією моделей, а також безліччю наочних прикладів, щоб пояснити, як виглядають GLM. Вони також забезпечують хороший баланс між теорією, застосуванням та дискусією. Крім того, вони мають усі коди та набори даних на своєму веб-сайті, тому ви можете негайно застосувати те, що ви дізналися.

— Алекс Р.
джерело