詹姆斯·K·林赛。 应用广义线性模型。 （英语） Zbl 0883.62074号 统计中的Springer文本纽约州纽约市：施普林格。xiii，256页（1997年）。 广义线性模型为应用统计学中使用的许多最常见的统计程序提供了一种统一的方法，并且在各个学科中都有应用。这是一本关于统计建模的书。假设读者了解基本统计原理，无论是从贝叶斯、频率学家还是直接似然的角度来看，至少熟悉简单正态线性模型、回归和方差分析的分析。这本书分为10章。第1章详细介绍了广义线性模型。在第二章中，我们使用了简单的对数线性模型和逻辑模型来介绍广义线性模型的第一个主要应用。这些对数线性模型依次在第3章中显示，以将广义线性模型作为特例包含在内。在第4章中，通过对增长曲线的应用，开发了更通用的回归技术。在第5章中，通过将条件回归模型应用于纵向数据，描述了处理相关数据的一些方法。第6章和第7章介绍了广义线性模型在生存和持续时间数据中的应用，第8章介绍了空间模型。第9章讨论了正态线性模型，特别是通过将其与非线性和非正态模型进行比较来进行模型检查。最后，本文中最困难的第10章介绍了相依数据动态广义线性模型的统一方法。这本书将有助于研究工作者在应用统计学中使用广义线性模型。审核人：V.P.古普塔（斋浦尔） 引用于25文件 MSC公司： 62J12型 广义线性模型（逻辑模型） 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 关键词：对数线性模型;动态广义线性模型;相关数据;增长曲线;生存 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.K.Lindsey}，应用广义线性模型。纽约州纽约市：施普林格（1997；Zbl 0883.62074） 全文： 内政部