廣義線性模型導論（英文導讀版·原書第3版）

內容簡介

本書首先介紹了廣義線性模型的理論背景，其次著重分析特定類型的數據，其中包含常態分配、泊松分布和二項分布；線性回歸模型；經典的估計和模型擬合方法；以及統計推斷的方法。在此基礎上，作者又探究了線性回歸、方差分析（ANOVA）、邏輯斯諦回歸、對數線性模型、生存分析、多水平建模、貝葉斯分析和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）。書中為統計建模提供了一個緊密的框架，更強調數值和圖像方法。並增加了Stata、R和WinBUGS軟體的代碼和三個有關貝葉斯分析的章節。本書適合做為大學本科統計專業教材，或相關科研人員的參考書。

圖書目錄

前言

第1章　介紹1

1.1　背景1

1.2　範圍1

1.3　記號5

1.4　與常態分配相關的幾個分布7

1.5　二次型11

1.6　估計12

1.7　練習15

第2章　模型擬合19

2.1　引言19

2.2　示例19

2.3　統計建模的基本原則32

2.4　解釋變數的記號與編碼37

2.5　練習40

第3章　指數族和廣義線性模型45

3.1　引言45

3.2　指數分布族46

3.3　指數分布族的性質48

3.4　廣義線性模型51

3.5　示例52

3.6　練習55

第4章　估計59

4.1　引言59

4.2　示例：壓力容器的損壞時間59

4.3　極大似然估計64

4.4　泊松回歸示例66

4.5　練習69

第5章　推斷73

5.1　引言73

5.2　得分統計量的抽樣分布74

5.3　泰勒級數近似76

5.4　極大似然估計的抽樣分布77

5.5　對數似然比統計量79

5.6　偏差的抽樣分布80

5.7　假設檢驗85

5.8　練習87

第6章　一般線性模型89

6.1　引言89

6.2　基本觀點89

6.3　多元線性回歸95

6.4　方差分析102

6.5　協方差分析114

6.6　一般線性模型117

6.7　練習118

第7章　二元變數和邏輯斯諦回歸123

7.1　機率分布123

7.2　廣義線性模型124

7.3　藥劑反應模型124

7.4　廣義邏輯斯諦回歸模型131

7.5　擬合優度統計量135

7.6　殘差138

7.7　其他的診斷方法139

廣義線性模型導論（英文導讀版·原書第3版）

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