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

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☆☆☆☆☆

出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:T.J. Hastie

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1990-6-1

价格:USD 125.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780412343902

丛书系列:

图书标签:

数学
统计学
机器学习
统计
Math
统计建模
GAM
广义加性模型
回归分析
非参数模型
机器学习
数据挖掘
R语言
模型诊断
预测
统计学

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具体描述

This book describes an array of power tools for data analysis that are based on nonparametric regression and smoothing techniques. These methods relax the linear assumption of many standard models and allow analysts to uncover structure in the data that might otherwise have been missed. While McCullagh and Nelder's Generalized Linear Models shows how to extend the usual linear methodology to cover analysis of a range of data types, Generalized Additive Models enhances this methodology even further by incorporating the flexibility of nonparametric regression. Clear prose, exercises in each chapter, and case studies enhance this popular text.

这本图书详细介绍了加性混合模型（Generalized Additive Models）这一统计分析工具的重要性和应用背景。它系统地解析了该方法在现代数据分析中的价值，帮助读者深入理解其理论基础及实际操作流程。书中首先对加性混合模型的核心概念进行了清晰的定义与区分，与传统统计模型相比，特别强调其灵活性和适应复杂数据结构的能力。通过详细分析模型的组成部分，包括响应变量、协方差结构以及各个成分之间的关系，该书为读者提供了全面的框架。在内容展开过程中，作者深入探讨了加性混合模型如何处理连续和分类变量，并详细讲解了其在多方面的应用场景。无论是在医学研究、社会科学还是商业数据分析中，这本书都提供了有力的理论支持和实用技巧。书中还特别注重展示了模型的优缺点，帮助读者正确选择并应用该方法，避免常见的误用和困惑。书中的章节设计十分逻辑严谨，每一部分都经过深思熟虑，为新手和有经验的研究者提供了切实可行的指导。作者运用丰富的实例和案例分析，使得复杂概念更易于理解，并结合最新的统计软件工具，帮助读者掌握实际操作技能。此外，书中还强调了模型评估的重要性，介绍了各种性能指标及其在不同研究中的应用，从而全面提升读者对加性混合模型的认知和使用能力。通过这一系列详细的内容，该图书不仅让读者熟悉加性混合模型的理论内涵，更重要的是培养他们解决实际问题的能力。这本书适合数据分析初学者以及希望深入挖掘复杂数据关系的专业研究人员，真正成为一套系统、权威且实用的参考资料。总体而言，这本图书以其清晰的逻辑结构和全面的内容，为读者打开了理解加性混合模型的大门，并帮助他们在相关领域取得更深层次的研究与应用。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

I guess I won't touch GAM again in the future. The advanced ML project I did with this framework was quite uneasy. But, still want to pay tribute to this elegant creation. It encompasses so much potential for non-parametric methods. Yet it's just so hard...

评分☆☆☆☆☆

ar{y}=Sy，这个等式是如何成立的？貌似不看这本书也应该想到为什么成立。

评分☆☆☆☆☆

ar{y}=Sy，这个等式是如何成立的？貌似不看这本书也应该想到为什么成立。

评分☆☆☆☆☆

大师早期作品，竟然评论聊聊。感谢大师对cox模型推导，帮助我更好的理解了cox模型似然形式，感恩。