Ocena:
Książka „Understanding Regression Assumptions” autorstwa Berry'ego jest chwalona za szczegółowe wyjaśnienia i liczne przykłady, które wyjaśniają złożone koncepcje statystyczne. Jest jednak krytykowana za to, że jest zbyt zaawansowana dla początkujących i nie obejmuje niektórych tematów, przez co niektórzy czytelnicy uważają ją za elitarną lub niedostępną.
Zalety:⬤ Dobrze napisana, z jasnymi przykładami, które sprawiają, że założenia regresji są konkretne i łatwe do zapamiętania
⬤ cenna dla osób z praktyczną znajomością statystyki
⬤ zapewnia wgląd w słabości i granice wnioskowania regresyjnego OLS.
⬤ Nieodpowiednia dla początkujących
⬤ brak niektórych kluczowych tematów (takich jak wielomiany i interakcje)
⬤ postrzegana jako wysokopoziomowa i nieprzystępna, przez co frustrująca dla czytelników szukających praktycznych wskazówek.
(na podstawie 6 opinii czytelników)
Understanding Regression Assumptions
Za pomocą starannych wyjaśnień i przykładów Berry pokazuje, jak rozważyć, czy założenia regresji wielorakiej są rzeczywiście spełnione w konkretnym projekcie badawczym.
Zaczynając od krótkiego przeglądu założeń regresji, tak jak są one zwykle przedstawiane w podręcznikach, przechodzi do szczegółowego zbadania merytorycznego znaczenia każdego założenia, na przykład braku błędu pomiaru, braku błędu specyfikacji, liniowości, homoscedastyczności i braku autokorelacji.
