Я все еще довольно новичок в обобщенных линейных моделях, и я борюсь со многими обозначениями в большинстве текстов GLM, которые я выбрал. Существуют ли чрезвычайно популярные книги по GLM, которые лучше читаются?
regression
generalized-linear-model
references
Atticus29
источник
источник
Ответы:
Для нового практикующего мне нравятся Гельман и Хилл.
Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей
Якобы книга посвящена иерархическим обобщенным линейным моделям, более сложной теме, чем GLM; первый раздел, тем не менее, является прекрасным практическим руководством по GLM.
Книга - легкая теория, тяжелая дисциплинированная статистическая практика, переполненная тематическими исследованиями и практическим R-кодом, - все рассказано приятным, дружелюбным голосом.
источник
Я большой поклонник категориального анализа данных Agresti .
Я прочитал вступительную книгу Агрести, но обнаружил, что в ней отсутствуют ключевые интерпретации того, как строится обобщенная линейная модель и как она работает. Например, вам может не понадобиться знать, как работают биномиальные ссылки на распределение и логит, если вы хотите использовать только логистическую регрессию. Однако это раздражает, когда вы прочитали главу и начали задумываться о ней, но не смогли найти ее в книге.
Книгу МакКаллаха и Нелдера о GLM трудно читать. Он содержит все, что вам нужно знать, но не содержит производных для ключевых результатов.
К счастью, анализ категориальных данных Agresti дает хороший баланс.
источник
Как сам начинающий, я нашел основы линейных и обобщенных линейных моделей знаменитого автора категориального анализа данных Алана Агрести. Язык изменчив, хотя предполагается некоторая подверженность линейной алгебре.
источник
Мне очень понравились модели смешанных эффектов с расширениями в R - Zuur, et. ал . Это продолжение их старой книги «Анализ экологических данных» (2007). Они делают хорошую работу по мотивации моделей, наряду с множеством наглядных примеров, объясняющих, как выглядят GLM. Они также обеспечивают хороший баланс между теорией, применением и обсуждением. Кроме того, у них есть все коды и наборы данных на их веб-сайте, поэтому вы можете сразу применить полученные знания.
источник