An Introduction to Generalized Linear Models, Second Edition

An Introduction to Generalized Linear Models, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Chapman & Hall/CRC
作者:Annette J. Dobson
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2001-11-28
价格:USD 49.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781584881650
丛书系列:
图书标签:
  • Statistics
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  • 广义线性模型
  • 回归分析
  • 数学建模
  • 概率论
  • 数据科学
  • 应用统计
  • R语言
  • 统计推断
  • 教材
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具体描述

In the ten years since publication of the first edition of this bestselling text, great strides have been made in the development of new methods and in software for generalized linear models and other closely related models. Thoroughly revised and updated, the second edition continues to initiate intermediate students of statistics, and the many other disciplines that use statistics, in the practical use of these models and methods. The new edition incorporates many of the important developments of the last decade, including survival analysis, and multi-level models. It also includes modern methods for checking model adequacy and examples from an even wider range of applications.

探索广义线性模型的奥秘:一次深入人心的数学之旅 本书是一部精心打造的数学著作,它将带领读者踏上一段探索广义线性模型(Generalized Linear Models, GLMs)世界的旅程。无论您是统计学领域的学生、研究人员,还是任何对数据建模和分析充满好奇的实践者,本书都将为您提供坚实的基础和深刻的洞见。 为何选择广义线性模型? 传统的线性回归模型在处理数据时有着诸多限制,尤其是在响应变量不服从正态分布,或者方差与均值之间存在特定关系时。广义线性模型应运而生,它极大地扩展了线性模型的适用范围,使其能够处理各种类型的数据,如二项分布(例如,成功/失败的比例)、泊松分布(例如,计数数据)以及 gamma 分布(例如,持续时间)等。通过引入“连接函数”(link function)和“方差函数”(variance function),GLMs 巧妙地将响应变量的均值与预测变量联系起来,同时允许响应变量具有非正态的分布。 本书的独特价值: 这本书之所以能够脱颖而出,在于其以下几个关键特色: 循序渐进的教学法: 作者以清晰、简洁的语言,从最基础的概念出发,逐步引入更为复杂的理论和应用。每一章节都建立在前一章的基础上,确保读者能够稳健地掌握核心知识。 理论与实践的完美融合: 本书不仅仅停留在理论的梳理,更强调了 GLMs 在实际问题中的应用。通过大量的实例分析,读者可以直观地理解如何运用 GLMs 来解决现实世界中的各种挑战,例如,医学研究中的风险因素分析、金融领域的违约预测、社会科学中的行为模式建模等等。 全面的模型覆盖: 除了经典的逻辑回归和泊松回归,本书还深入探讨了其他重要的 GLM 家族成员,如 gamma 回归、负二项回归等,并介绍了如何选择合适的连接函数和分布族来适应不同的数据特性。 深入的数学推导: 对于那些希望深入理解 GLMs 底层数学原理的读者,本书提供了详尽的推导过程,包括最大似然估计、信息矩阵、假设检验等关键统计概念。这些推导不仅帮助读者理解公式的由来,更培养了读者独立解决问题的能力。 现代统计软件的应用: 本书将指导读者如何利用 R 语言等主流统计软件实现 GLMs 的建模和分析。通过实际的代码示例,读者可以轻松地将所学知识应用于自己的数据分析项目中。 对模型诊断和评估的重视: 任何统计模型都离不开有效的诊断和评估。本书详细介绍了如何检查模型的拟合优度、残差分析、以及如何选择合适的模型。这些步骤对于确保模型结果的可靠性和解释性至关重要。 前沿主题的探讨: 除了核心的 GLM 理论,本书还触及了一些与 GLMs 紧密相关的现代统计方法,例如,模型选择的原则、过拟合的防范,以及 GLMs 在更复杂模型构建中的基础作用。 本书将带您: 深刻理解线性模型的局限性,以及广义线性模型如何突破这些限制。 掌握不同分布族和连接函数的选择原则,以及它们如何影响模型的结果。 学会构建和解释各种 GLMs,如逻辑回归、泊松回归、gamma 回归等。 熟练运用统计软件进行 GLM 的实现和分析。 掌握模型诊断和评估的关键技术,确保模型的可靠性。 将 GLMs 的知识应用于解决实际数据分析问题,提升您的数据科学能力。 这本书不仅是一本教科书,更是一份通往数据洞察的指南。它鼓励读者积极思考,勇于实践,从而在统计建模的道路上不断前进。通过本书的学习,您将能够以更强大、更灵活的方式来理解和分析数据,解锁数据背后隐藏的规律与智慧。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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一本优秀的书,能够激发读者的学习热情。我期待这本书能够以其深刻的见解和清晰的阐述,点燃我对广义线性模型学习的兴趣。它不应该是枯燥乏味的理论堆砌,而是能够让我感受到其中的魅力和价值。我希望在阅读过程中,能够不断有“原来如此!”的顿悟时刻,能够感受到知识带来的喜悦。即使遇到困难,也能够从书中找到克服的动力和方法。这本书就像一位充满激情的演说家,能够用它的语言唤醒我内心的求知欲。

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从这本书的书名来看,它极有可能包含了很多数学公式和统计概念。我并不畏惧这一点,反而对此充满期待。我理解,在数据科学和统计建模领域,数学是基础,是语言。我希望这本书能够以一种清晰、易懂的方式来呈现这些概念,而不是简单地堆砌公式。它应该能够解释每个公式的含义,每个定理的应用场景,以及它们背后的逻辑。就像一位优秀的数学老师,能够将抽象的概念具象化,让学生真正理解“为什么”而不是仅仅记住“是什么”。我希望这本书能够成为我的一个可靠的参考,当我遇到复杂的统计问题时,可以翻开它,找到清晰的指引。

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总而言之,虽然我无法透露具体内容,但我对《广义线性模型导论(第二版)》这本书的期待是全方位的。我期待它能够成为我学习广义线性模型的最佳指南,它不仅能提供坚实的理论基础,更能帮助我提升实际应用能力。它会是我在统计建模领域的一位重要伙伴,陪伴我探索更广阔的知识海洋。我相信,通过这本书的学习,我能够对数据有更深刻的理解,能够更有效地解决实际问题,并在学术和职业生涯中取得更大的进步。这本书在我心目中已经占据了一个非常重要的位置,我迫不及待地想开始这段学习之旅。

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这本书的名字是《广义线性模型导论(第二版)》,我想了很多关于它的评论,但又不能透露它具体写了什么内容。这就像我拿到了一本封面和标题都非常吸引人的食谱,我迫不及待地想翻开它,研究那些复杂的烹饪技法和诱人的菜品,但又被告知我不能提及任何关于食材、烹饪步骤或者最终菜肴的细节。这本身就是一种有趣的挑战。我只能从这本书给我的整体感觉、它可能带给我的学习体验以及它在我心目中可能占据的地位来描述。 首先,这本书的标题就有一种厚重感和学术严谨性。“导论”二字表明它适合初学者,而“广义线性模型”这个术语本身就勾勒出了一个庞大而精密的数学框架,让人联想到统计学、数据分析、建模等领域。这种结合预示着这本书将带领我进入一个既基础又深入的学习旅程。我会期待它能为我打下坚实的基础,让我能够理解那些看似复杂的数据背后的逻辑,并能运用这些模型去解释和预测各种现象。它的“第二版”更是让我放心,这通常意味着作者在前一版的基础上进行了更新和完善,可能加入了新的研究成果,修正了潜在的错误,或者提升了教学的清晰度。这让我对这本书的质量充满了信心,就像一位经验丰富的老厨师,对他的招牌菜永远充满信心,并且会不断打磨,使其更加完美。

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当然,一本好的书也需要好的排版和设计。虽然我不能评价具体的内容,但我相信一本被认真对待的学术著作,在视觉呈现上也不会马虎。清晰的字体,合理的行距,以及可能出现的图表和公式的格式,都会影响阅读体验。我期待这本书能够给我带来愉悦的阅读感受,让我在学习过程中不感到疲惫。好的排版就像一副精美的画框,能够更好地衬托出作品本身的价值,让我能够更专注于内容本身。

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一本好的教科书,不仅仅是内容的丰富,更在于它的结构和组织。我期待这本书的章节安排能够逻辑清晰,层层递进。从基础概念的引入,到复杂模型的讲解,再到实际应用的展示,整个过程应该是一个自然而流畅的学习路径。每一章都应该有一个明确的目标,并且能够有效地连接到下一章。如果这本书能够提供一个学习大纲,帮助我规划学习进度,那就更好了。我希望它能够让我感受到一种“知其然,更知其所以然”的学习体验,不仅仅是掌握技能,更是理解原理。

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从“第二版”这个信息,我还能推断出这本书的作者一定是一位在广义线性模型领域有深厚造诣的学者。能够出版第二版,说明第一版已经获得了市场的认可和读者的好评。这本身就是一种品质的保证。我期待这本书能够继承第一版的优点,并在各个方面有所提升。我希望作者能够以其丰富的经验和深刻的理解,为我揭示广义线性模型的精髓。我对他/她的专业能力充满信心,也期待能够从他/她那里学到真知灼见。

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虽然我不能具体谈论书中的内容,但我可以想象,这本书会给我带来的思考方式上的改变。学习广义线性模型,不仅仅是学习一种工具,更是学习一种思考问题的方式,一种分析数据的方法。我希望它能培养我严谨的逻辑思维,提升我解决问题的能力。它可能会让我更加关注数据的细节,更加深入地理解变量之间的关系。就像一位经验丰富的侦探,能够从细微的线索中发现真相。我期待这本书能够拓展我的思维边界,让我能够以更批判、更深入的视角去看待我所遇到的数据和问题。

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当我拿到这本书的时候,我的第一反应就是它的“分量”。这不仅仅是纸张和油墨的重量,更是知识的重量。它散发着一种严谨的学术气息,让我觉得这是一本值得我投入时间和精力去钻研的著作。我脑海中浮现出那些需要耐心和细致才能掌握的数学原理,以及如何将这些原理应用到解决实际问题中的过程。我可以想象自己坐在书桌前,一边翻阅,一边思考,偶尔停下来,在纸上演算,或者在电脑上尝试实现书中提到的概念。这种过程本身就是一种学习的乐趣,一种智力上的挑战。它不是那种可以快速浏览、一扫而过的读物,而是需要我沉下心来,慢慢品味,反复琢磨。这本书仿佛一位循循善诱的导师,不会急于给我答案,而是引导我一步一步地去发现和理解。

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我之所以对这本书抱有极高的期望,是因为“广义线性模型”这个概念本身就充满了吸引力。它似乎能够连接起许多看似不相关的领域,提供一种统一的视角来理解和分析数据。我期待它能教会我如何更灵活地处理不同类型的数据,如何构建更精细、更贴合实际的模型。这就像我学会了一种万能的钥匙,可以打开各种不同的锁,解决各种不同的问题。这本书不仅仅是关于理论的介绍,更重要的是它如何帮助我提升实际操作能力。我希望它能提供清晰的解释,丰富的例子,甚至是实用的代码示例,让我能够真正地将学到的知识应用到我的研究或工作中。

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I will have the photocopy soon, hehe

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