Referans Talebi: Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller hakkında orta seviye bir kitap arıyorum. İdeal olarak, modellerin arkasındaki teoriye ek olarak, R veya başka bir programlama dilinde uygulamaları ve örnekleri içermesini isterim - SAS'ın da popüler bir seçim olduğunu duyuyorum. Kendi başıma çalışmayı planlıyorum ve bu yüzden kendi egzersizlerine cevaplar vermesi yardımcı olacaktır.

Matematik ve olasılık teorisinde geleneksel bir yıl süren dersleri aldığımı varsayabilirsiniz. Ayrıca regresyon analizinin temellerini de biliyorum.

Gelman, Andrew ve Jennifer Hill. Regresyon ve çok düzeyli / hiyerarşik modeller kullanarak veri analizi. Cambridge University Press, 2007, kendiliğinden GLM'lerle ilgili değil, aynı zamanda bunu da kapsıyor ve teori, uygulamalı tavsiye, R'de uygulama ve alıştırmaların güzel bir karışımına sahip (ve web araması yaptığınızda, e-kitap sürümü!).

Bir ders kitabı değil , en yaygın GLM'leri de kapsayan Harvard Devlet Departmanı'ndan bu lisansüstü istatistik dersidir. Bölüm videoları R'deki uygulamayı kapsamaktadır. Ders kitabı King, Gary'dir. Birleştirici politik metodoloji: İstatistiksel çıkarım olasılığı teorisi. Michigan Üniversitesi Yayınları, 1989.

Feragatname: Son derece öznel kişisel görüşler şunlardır ...

Teori ve uygulamalar için Hardin ve Hilbe'nin Genelleştirilmiş Doğrusal Modellerini ve Uzantılarını çok tavsiye edemem . Hiçbir zaman kullanmadığım ve bilmediğim SPSS Stata'yı kullanıyor (ama her ikisini de), ancak teoriyi kapsıyor ve çok zengin örneklere sahip. Başlamak için bir kitap seçmem gerekirse, bu kitap olurdu.

Daha teori odaklı bir kitap ise McCulloch, Searle ve Neuhaus'un Genelleştirilmiş, Doğrusal ve Karışık Modelleridir . Bu, Hardin ve Hilbe'den daha az örneğe sahiptir, ancak hem doğrusal model hem de GLM için rastgele etkilere gider. Bu benim en sevdiğim GLM kitabım, çünkü birçok şeyi birbirine bağlıyor, ancak rastgele efektlere ilginiz yoksa aşırıya kaçabilir.

GLM'ler için kanonik referans diyeceğim şey McCullagh ve Nelder'in Genelleştirilmiş Doğrusal Modelleridir . Biraz eski bir başlık ama çok keyif aldım.

Myers, Montgomery, Vining ve Robinson'ın Mühendislik ve Bilimlerde Uygulamaları Olan Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller , ikili / poisson GLM'lere biraz daha fazla zaman harcıyor ve ilginç örnekleri de var. Yeni baskıda R de dahil olmak üzere birkaç dilde örnekler var.

Faraway'in Doğrusal Modeli R: Genelleştirilmiş Doğrusal, Karışık Efektler ve Parametrik Olmayan Regresyon Modelleri ile bir süre önce aldım ve R'de bir şeyler yapmama yardımcı olmak için çok yararlı oldu, ancak iyi bir "kendinize GLM öğretin" kitabı değil. Ancak, buradaki diğer kitapların bazıları için iyi bir arkadaş olabilir.

Frank Harrell'in Regresyon Modelleme Stratejilerini çok seviyorum.

Dobson ve Barnett'in metni

http://www.amazon.com/Introduction-Generalized-Edition-Chapman-Statistical/dp/1584889500

bence tam olarak sorduğunuz yöne doğru. Teknik detay ve dostça tarzı dengelemek iyi bir iş çıkarır.

Bu bana çok yardımcı oldu:

Springer A. Galecki ve T. Burzykowski tarafından R kullanılarak lineer karışık efekt modelleri.

http://www.springer.com/statistics/statistical+theory+and+methods/book/978-1-4614-3899-1

R'deki Uygulamalar ile İstatistiksel Öğrenmeye Giriş GLM'leri kapsayan bir giriş metnini takip etmek gerçekten kolaydı ve başlığın önerdiği gibi R'de problem setleri ve örnek kod ile geliyor. Bu kitaptan çok şey öğrendim.

Eğer Lineer Cebir İstatistiksel Öğrenim Öğeleri ile kendinizi rahat hissediyorsanız , aynı materyali daha ayrıntılı olarak ve diğer birçok konuyu kapsar, ancak Rbölümlerde öğretici stil örneklerini takip etmek de aynı kolaylığa sahip değildir .

Ders notları ders GLMs Alman Rodriguez'in' Princeton için daha yaygın türlerinden örneklerle doludur, & aralarındaki ilişkileri açıklayan kapsamlı bir tanıtım vardır. Daha teorik yönler iki ekte ayrılmıştır.

Alain Zuur'un "R ile GLM ve GLMM için bir başlangıç ​​kılavuzu" adlı kitabı , R'deki GLM'ler ve GLMM'ler için güzel örnekler veriyor.

İşte genelleştirilmiş doğrusal regresyon hakkında iyi bir yazı. Kod R'de yapılır ve nasıl çalıştıklarını açıklar. CRAN'ın glmnetbunu sizin için yapan ancak başlangıçta kullanmak için biraz hantal olabilen bir paketi de vardır . Ama bir kez onu asmak olsun, oldukça esnektir. İşte size iyi bir yazı glmnet. Umarım yardımcı olur.