Beyond Multiple Linear Regression: Stosowane uogólnione modele liniowe i modele wielopoziomowe w R

Opinie czytelników

Książka jest chwalona za doskonałą zawartość dotyczącą modelowania regresji, zapewniając przydatne odniesienia do złożonych wyzwań związanych z modelowaniem i jest uważana za dobrze napisaną i łatwą do zrozumienia. Kilku użytkowników skrytykowało jednak jakość druku, zwracając uwagę na problemy z czytelnością rysunków i sugerując udostępnienie przykładowych danych.

Świetna treść dla złożonego modelowania regresji, dobrze napisana, łatwa do naśladowania, służy jako przydatne odniesienie.

Słaba jakość druku z nieczytelnymi rysunkami, brak dostępności przykładowych danych.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Beyond Multiple Linear Regression: Applied Generalized Linear Models And Multilevel Models in R

Zawartość książki:

Beyond Multiple Linear Regression: Applied Generalized Linear Models and Multilevel Models in Rjest przeznaczony dla studentów studiów licencjackich, którzy pomyślnie ukończyli kurs wielokrotnej regresji liniowej, pomagając im rozwinąć rozszerzony zestaw narzędzi do modelowania, który obejmuje odpowiedzi nienormalne i skorelowaną strukturę. Pomimo braku matematycznych wymagań wstępnych, autorzy nadal wprowadzają dość zaawansowane tematy, takie jak teoria prawdopodobieństwa, zero-inflated Poisson i parametryczne bootstrapping w intuicyjny i praktyczny sposób.

Studia przypadków i ćwiczenia zawierają prawdziwe dane i rzeczywiste pytania badawcze; dlatego większość danych w podręczniku pochodzi ze wspólnych badań prowadzonych przez autorów i ich studentów lub z projektów studenckich. Każdy rozdział zawiera różnorodne ćwiczenia koncepcyjne, ćwiczenia z przewodnikiem i ćwiczenia otwarte z wykorzystaniem rzeczywistych danych.

Po zapoznaniu się z tym materiałem studenci opracują rozszerzony zestaw narzędzi i bardziej docenią szerszy świat danych i modelowania statystycznego. Podręcznik z rozwiązaniami dla wszystkich ćwiczeń jest dostępny dla wykwalifikowanych instruktorów na stronie internetowej książki pod adresem www.routledge.com, a zestawy danych i pliki Rmd dla wszystkich studiów przypadków i ćwiczeń są dostępne w repozytorium GitHub autorów (https: //github.com/proback/BeyondMLR)