遥远的

推广了线性模型的广义线性、混合效应和非参数回归模型。线性模型是统计实践的中心，是大量统计方法的基础。Julian J. Faraway的著名的线性模型与R检验回归和方差分析，证明了不同的方法可用，并显示在何种情况下每一个应用程序在这些脚步之后，用R扩展线性模型来调查从回归模型增长的技术，呈现三。该框架的扩展：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，涵盖的主题包括GLM诊断，广义线性混合模型，树木，甚至在统计中使用神经网络。为了证明理论和实践的相互作用，作者在整个书中编织了R软件环境的使用来分析真实实例的数据，提供了再现分析所必需的所有R命令。一个支持网站www. tas.LSA.UMIC.EDU//遥远的/ ELM拥有所有描述的数据平价书统计学家需要熟悉各种各样的思想和技术。这本书提供了一个丰富的方法学工具箱，并以其独特的介绍这些非常现代的统计技术，有可能打破新的基础上的方式，在这一领域的研究生课程。来源HTTP://RANK.R项目）

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ZBMaCT中的参考文献（22篇文章中引用）

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按年份排序（引文）
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  16. Samuh，蒙杰德H；格里利，列奥纳多；兰皮奇尼，卡拉；Salmaso，路易吉；LunARDON，尼古拉：线性混合模型中方差分量的置换检验（2012）
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  18. 登克尔，曼弗雷德；FACCA，蒂娜：共形测度和密度估计（2011）
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