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)

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zbMATH中的参考文献（参考文献24条)

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  1. 塔科内利，塞萨尔·奥古斯托；Bonat，Wagner Hugo:关于排序集抽样下估计方法的性能（2020）
  2. 拉什，迪特；威尔多伦，罗伯；皮尔兹，Jürgen:应用统计学。R理论与问题解决方案（2019）
  3. 达累斯萨拉姆。；艾哈迈德，A。；Reshi，J.A.：配电的延伸（2018）
  4. 鲍默，本杰明S。；卡普兰，丹尼尔T。；霍顿，尼古拉斯J.：现代数据科学与R（2017）
  5. 日本央行，伊娃；卡巴莱，阿德里阿；德里卡多，佩德罗；埃斯特夫，安娜；Fortiana，Josep:基于全局和局部距离的广义线性模型（2016）
  6. Faraway，Julian J.：用R扩展线性模型。广义线性、混合效应和非参数回归模型。（2016年）
  7. 梅内塞斯，安东尼奥；纳亚，萨尔瓦多；López de Ullibarri，伊格纳西奥；Tarrío-Saavedra，Javier:估计工程材料失效时间分布的非参数方法（2016）
  8. 莫里斯，凯瑟琳；McNicholas，Paul D.：聚类、分类、判别分析和基于广义双曲混合的降维（2016）
  9. 北普拉班詹塔塔。；罗玛雅，苏利士；Manjunath，B.G.：统计与R课程（2016）
  10. 乌加特，玛莉亚·多洛雷斯；米利蒂诺，安娜·F。；Arnholt，Alan T.：概率与统计与R（2016）
  11. Gondro，Cedric:使用R分析基因组数据的引物（2015）
  12. 魏玉红；McNicholas，Paul D.：聚类的混合模型平均（2015）
  13. 杜小芳；梁振英（Stephen C.H.）。；张金龙；赖国康：利用支持向量机预测易腐农产品需求（2013）
  14. 阿达兰，A。；萨多吉·阿尔万迪，S.M。；线虫，A.R.：两片正态拉普拉斯分布（2012）
  15. 恶心，伊丽莎白；马蒂亚斯博士；Petrović，Sonja:最大似然方差度分量模型（2012）
  16. 凯尔，伯恩哈德；Meintanis，Simos G.：广义线性模型中响应分布的规范测试（2012）
  17. 孔美英；坎邦，亚历克斯；Smith，Michael J.：具有中断事件、季节趋势和序列相关性的扩展逻辑回归模型（2012）
  18. 萨缪，蒙杰德H。；格里利，莱昂纳多；兰皮奇尼，卡拉；萨尔马索，路易吉；Lunardon，Nicola:线性混合模型中方差分量的置换检验（2012）
  19. 安德斯，伊桑B。；Stein，Michael L.：非平稳随机场的局部似然估计（2011）
  20. 丹克，曼弗雷德；Facca，Tina:保角测度与密度估计（2011）