Generalized Linear Models pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Dey, Dipak (EDT)/ Ghosh, Sujit K./ Mallick, Bani K./ Dey, Dipak/ Ghosh, Sujit K. (EDT)/ Mallick, Ban

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2000-5

价格:$ 106.16

装帧:HRD

isbn号码:9780824790349

丛书系列:

图书标签:

统计学
线性模型
广义线性模型
回归分析
数据分析
统计建模
机器学习
生物统计学
计量经济学
R语言

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具体描述

This volume describes how to conceptualize, perform, and critique traditional generalized linear models (GLMs) from a Bayesian perspective and how to use modern computational methods to summarize inferences using simulation. Introducing dynamic modeling for GLMs and containing over 1000 references and equations, Generalized Linear Models considers parametric and semiparametric approaches to overdispersed GLMs, presents methods of analyzing correlated binary data using latent variables. It also proposes a semiparametric method to model link functions for binary response data, and identifies areas of important future research and new applications of GLMs.

这本书系统地介绍了线性模型及其广泛应用，涵盖了从基础概念到高级技巧的全面内容。读者将详细学习如何选择适合问题场景的模型架构，并掌握建模过程中的每个关键步骤。书中强调理论与实践相结合，通过丰富的实例和案例，帮助读者理解各种统计方法在不同领域中的具体应用。内容覆盖数据预处理、模型选择及评估指标等方面，特别注重对复杂数据集的处理技巧，使读者具备较强的分析与判断能力。书中详细探讨了普通线性模型、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等多种建模方法，解释其原理、适用场景及优缺点，并提供具体操作指南。读者不仅能清晰理解每种方法的基本逻辑，还能够学会根据数据特点进行合理选择。同时，书中深入讲解了模型验证与交叉验证的重要性，通过多种评估指标（如准确率、误差率等）帮助读者准确衡量模型性能，从而避免过拟合和欠拟合的问题。书籍还特别关注数据预处理环节的关键步骤，例如缺失值处理、特征选择与标准化等，为读者提供全方位的数据分析工具。此外，还详细解析了如何应对非线性关系和多变量交互作用的问题，使读者能够更灵活地建模复杂系统。通过这些内容，读者不仅能掌握基础理论知识，更能在实际项目中灵活应用所学技能。书中还结合了最新的研究成果与行业趋势，介绍了现代统计分析中的一些前沿技术，如贝叶斯方法、深度学习及机器学习的融合应用。这些内容为读者提供了拓展知识的广阔空间，使他们能够跟进领域发展。整体而言，这本书通过系统性讲解和大量实例，旨在提升读者对线性模型与高级分析方法的综合理解，为深入从事统计建模、数据科学和相关学科研究提供坚实基础。总体来说，这本书不仅是一本理论功底的参考，更是实际应用的指南，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力，从而在专业领域中脱颖而出。通过系统化的内容安排和丰富的案例分析，这本书为读者提供了全面且实用的学习路径。