遥远的

用广义线性、混合效应和非参数回归模型扩展线性模型。线性模型是统计学实践的核心,是各种统计方法的基础。JulianJ.Faraway的广受好评的线性模型研究了回归和方差分析,展示了可用的不同方法,并显示了每种方法适用的情况。沿着这些脚步,用R扩展线性模型调查了回归模型衍生的技术,提出了对该框架的三个扩展:广义线性模型(GLMs)、混合效应模型和非参数回归模型。作者的治疗是完全现代的,包括GLM诊断,广义线性混合模型,树,甚至在统计学中使用神经网络。为了证明理论和实践的相互作用,在本书中,作者编织了使用R软件环境来分析实际例子的数据,提供了再现分析所需的所有R命令。支持网站www.stat.lsa。乌米奇。edu/faraway/ELM保存了书中描述的所有数据。准统计学家需要熟悉广泛的思想和技术。这本书提供了一个储备充足的方法论工具箱,并以其独特的呈现这些非常现代的统计技术,有潜力在这个领域的研究生水平课程的教学方式上开辟新的天地。(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考文献24条)

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