Qual è il miglior libro sui modelli lineari generalizzati per i principianti?

16

Sono ancora abbastanza nuovo per i modelli lineari generalizzati e faccio fatica con molta notazione nella maggior parte dei testi GLM che ho raccolto. Esistono libri GLM estremamente popolari che si prestano meglio alla leggibilità?

regression generalized-linear-model references

— Atticus29
fonte

Potresti provare a esaminare questo thread: advanced-statistics-books-raccomandazione , che include alcune discussioni sui GLiM. In generale, non sono sicuro che questa domanda sia rispondente senza ulteriori informazioni. Vuoi un libro matematicamente denso, ad esempio? Qual è il tuo background? Ecc.

— Gung - Ripristina Monica

1

Non vorrei un libro matematicamente denso. Sono un genetista della popolazione e il mio interesse è molto applicato.

— Atticus29,

Prova questo libro che copre molti dei modelli. È probabile che un testo che utilizza "modelli lineari generali" nel titolo sia matematico

— Peter Flom - Ripristina Monica

3

Nel thread collegato, ho raccomandato il libro di introduzione di Agresti. Questo ha relativamente poca matematica. Sospetto che potrebbe essere il libro migliore per te. Qual è il libro che stai leggendo ora?

— gung - Ripristina Monica

Il libro di @gung Agresti è eccellente. Un po 'più avanzato di Long. Vedo che la terza edizione di Agresti è ora disponibile.

— Peter Flom - Ripristina Monica

8

Per un nuovo praticante, mi piacciono Gelman e Hill.

Analisi dei dati mediante regressione e modelli multilivello / gerarchici

Apparentemente il libro tratta dei modelli lineari generalizzati gerarchici, un argomento più avanzato rispetto ai GLM; la prima sezione, tuttavia, è una meravigliosa guida per professionisti dei GLM.

Il libro è leggero sulla teoria, pesante sulla pratica statistica disciplinata, traboccante di case study e codice R pratico, il tutto raccontato con una voce piacevole e amichevole.

— Matthew Drury
fonte

7

Sono un grande fan dell'analisi dei dati categorici di Agresti .

Ho letto il libro di introduzione di Agresti ma ho scoperto che mancavano le interpretazioni chiave per come è costruito il modello lineare generalizzato e come funziona. Ad esempio, potrebbe non essere necessario sapere come funzionano la distribuzione binomiale e il collegamento logit se si desidera solo adattarsi a una regressione logistica. Tuttavia è fastidioso quando hai letto il capitolo e hai iniziato a chiedertelo ma non lo hai trovato nel libro.

Il libro McCullagh e Nelder GLM è difficile da leggere. Contiene tutto ciò che devi sapere ma manca la derivazione per i risultati chiave.

Fortunatamente, l' analisi dei dati categorici di Agresti presenta un buon equilibrio.

— Kevin
fonte

3

Una risposta più completa indicherebbe anche i vantaggi dei titoli citati.

— Andy,

3

Come principiante completo, ho trovato utili le basi dei modelli lineari e lineari generalizzati del celebre autore di analisi categorica dei dati Alan Agresti. Il linguaggio è fluido, anche se si presume una certa esposizione all'algebra lineare.

— rsl
fonte

1

Mi è piaciuto molto i modelli di effetti misti con estensioni in R - Zuur, et. al . È il seguito del loro libro più vecchio Analizzare i dati ecologici (2007). Fanno un buon lavoro nel motivare i modelli, insieme a molti esempi visivi per spiegare l'aspetto dei GLM. Inoltre, trovano un buon equilibrio tra teoria, applicazione e discussione. Inoltre hanno tutti i codici e i set di dati sul loro sito Web, quindi puoi applicare immediatamente ciò che hai imparato.

— Alex R.
fonte