广义线性模型导论-(英文导读版.原书第3版)

本书特色

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本书首先介绍了广义线性模型的理论背景，其次着重分析特定类型的数据，其中包含：正态分布、泊松分布和二项分布；线性回归模型；经典的估计和模型拟合方法；以及统计推断的方法。在此基础上，作者又探究了线性回归、方差分（anova）、逻辑斯谛回归、对数线性模型、生存分析、多水平建模、贝叶斯分析和马尔可夫链蒙特卡罗方法（mcmc）。书中为统计建模提供了一个紧密的框架，更强调数值和图像方法，并增加了stata、r和winbugs软件的代码以及三个有关贝叶斯分析的章节。本书适合作为大学本科统计专业教材，或相关科研人员的参考书

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内容简介

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本书为英文版本，由中国人民大学一线任课老师在每章前辅助中文导读，书中理论模型结合统计软件，案例丰富。

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目录

前言第1章介绍　1.1背景　1.2范围　1.3记号　1.4与正态分布相关的几个分布　1.5二次型　1.6估计　1.7练习第2章模型拟合　2.1引言　2.2示例　2.3统计建模的基本原则　2.4解释变量的记号与编码　2.5练习第3章指数族和广义线性模型　3.1引言　3.2指数分布族　3.3指数分布族的性质　3.4广义线性模型　3.5示例　3.6练习第4章估计　4.1引言　4.2示例：压力容器的损坏时间　4.3极大似然估计　4.4泊松回归示例　4.5练习第5章推断　5.1引言　5.2得分统计量的抽样分布　5.3泰勒级数近似　5.4极大似然估计的抽样分布　5.5对数似然比统计量　5.6偏差的抽样分布　5.7假设检验　5.8练习第6章一般线性模型　6.1引言　6.2基本观点　6.3多元线性回归　6.4方差分析　6.5协方差分析　6.6一般线性模型　6.7练习第7章二元变量和逻辑斯谛回归　7.1概率分布　7.2广义线性模型　7.3药剂反应模型　7.4广义逻辑斯谛回归模型　7.5拟合优度统计量　7.6残差　7.7其他的诊断方法　7.8示例：衰老和韦氏智力测验　7.9练习第8章名义和有序逻辑斯谛回归　8.1引言　8.2多项分布　8.3名义逻辑斯谛回归　8.4有序逻辑斯谛回归　8.5总体讨论　8.6练习第9章泊松回归和对数线性模型　9.1引言　9.2泊松回归　9.3列联表示例　9.4列联表概率模型　9.5对数线性模型　9.6对数线性模型推断　9.7算例　9.8评论　9.9练习第10章生存分析　10.1引言　10.2生存函数和危险函数　10.3经验生存函数　10.4估计　10.5推断　10.6模型检验　10.7示例：缓解次数　10.8练习第11章集群和纵向数据　11.1引言　11.2示例：中风恢复　11.3正态数据的重复测量模型　11.4非正态数据的重复测量模型　11.5多水平模型　11.6中风示例续　11.7评论　11.8练习第12章贝叶斯分析　12.1频率理论和贝叶斯范式　12.2先验信息　12.3贝叶斯分析中的分布与层次　12.4贝叶斯分析的winbugs软件操作　12.5练习第13章马尔可夫链蒙特卡罗方法　13.1为什么标准推断失误了　13.2蒙特卡罗积分　13.3马尔可夫链　13.4贝叶斯推断　13.5链收敛性的诊断　13.6贝叶斯模型的拟合：dic准则　13.7练习第14章贝叶斯分析示例　14.1引言　14.2二元变量和逻辑斯谛回归　14.3名义逻辑斯谛回归　14.4潜变量模型　14.5生存分析　14.6随机效应　14.7纵向数据分析　14.8winbugs的一些实用技巧　14.9练习附录软件参考文献索引  

封面

书名:广义线性模型导论-(英文导读版.原书第3版)

作者:杜布森

页数:307

定价:¥49.0

出版社:机械工业出版社

出版日期:2015-06-01

ISBN:9787111503187

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