Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha je přijímána se smíšenými ohlasy, chválena za důkladný úvod do lineárního modelování a zobecněných lineárních modelů, jakož i za vyváženost teorie a praktických příkladů kódování. Někteří čtenáři ji však považují za téměř nečitelnou kvůli nestandardnímu zápisu a nedostatku formálních definic.
Klady:Poskytuje rigorózní úvod do lineárních modelů a zobecněných lineárních modelů, dobrou rovnováhu mezi teorií a použitelností, komplexní příklady kódování v R, zařazení cvičení v dodatku, dobře napsané a přístupné, aniž by to bylo na úkor matematické rigoróznosti.
Zápory:Pro některé čtenáře je kniha téměř nečitelná díky nestandardní notaci a nedostatku formální struktury, může být obtížně srozumitelná a chybí podrobné vysvětlení některých pojmů.
(na základě 5 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Foundations of Linear and Generalized Linear Models
Obsah knihy:
Cenný přehled nejdůležitějších myšlenek a výsledků v oblasti statistického modelování
Kniha Základy lineárních a zobecněných lineárních modelů, napsaná zkušeným autorem, je jasným a komplexním průvodcem klíčovými koncepty a výsledky lineárních statistických modelů. Kniha představuje široký a důkladný přehled nejčastěji používanýchstatistických modelů, přičemž probírá teorii, na níž jsou modely založeny, softwarové aplikace R a příklady s vytvořenými modely, které objasňují klíčové myšlenky a podporují praktické vytváření modelů.
Kniha začíná ilustrací základů lineárních modelů, například tím, jak model-fitting promítá data do modelového vektorového podprostoru a jak ortogonální dekompozice dat přináší informace o účincích vysvětlujících proměnných. Následně se kniha zabývá nejoblíbenějšími zobecněnými lineárními modely, mezi něž patří binomická a multinomická logistická regrese pro kategoriální data a Poissonovy a záporné binomické loglineární modely pro početní data. V knize Základy lineárních a zobecněných lineárních modelů, která se zaměřuje na teoretické základy těchto modelů, najdete také:
⬤ Úvod do kvazi-pravděpodobnostních metod, které vyžadují slabší distribuční předpoklady, jako jsou metody zobecněných odhadovacích rovnic.
⬤ Přehled lineárních smíšených modelů a zobecněných lineárních smíšených modelů s náhodnými efekty pro shlukovaná korelovaná data, Bayesovské modelování a rozšíření pro řešení problematických případů, jako jsou problémy s vysokou dimenzí.
⬤ Mnoho příkladů, které využívají software R pro všechny analýzy textových dat.
⬤ Více než 400 cvičení pro čtenáře k procvičení a rozšíření teorie, metod a analýzy dat.
⬤ Doplňková webová stránka se soubory dat pro příklady a cvičení.
Neocenitelná učebnice pro studenty vyšších ročníků a absolventy kurzů statistiky a biostatistiky Základy lineárních a zobecněných lineárních modelů je také vynikající příručkou pro praktikující statistiky a biostatistiky, stejně jako pro každého, kdo má zájem seznámit se s nejdůležitějšími statistickými modely pro analýzu dat.
