廣義綫性模型導論（英文導讀版 原書第3版） [An Introduction to Generalized Linear Models] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

廣義綫性模型導論（英文導讀版 原書第3版） [An Introduction to Generalized Linear Models] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　《廣義綫性模型導論（英文導讀版 原書第3版）》為英文版本，由中國人民大學一綫任課老師在每章前輔助中文導讀，書中理論模型結閤統計軟件，案例豐富。

內容簡介

　　《廣義綫性模型導論（英文導讀版 原書第3版）》首先介紹瞭廣義綫性模型的理論背景，其次著重分析特定類型的數據，其中包含：正態分布、泊鬆分布和二項分布；綫性迴歸模型；經典的估計和模型擬閤方法；以及統計推斷的方法。在此基礎上，作者又探究瞭綫性迴歸、方差分（ANOVA）、邏輯斯諦迴歸、對數綫性模型、生存分析、多水平建模、貝葉斯分析和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法（MCMC）。書中為統計建模提供瞭一個緊密的框架，更強調數值和圖像方法，並增加瞭Stata、R和WinBUGS軟件的代碼以及三個有關貝葉斯分析的章節。本書適閤作為大學本科統計專業教材，或相關科研人員的參考書

內頁插圖

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　與正態分布相關的幾個分布7

1.5　二次型11

1.6　估計12

1.7　練習15

第2章　模型擬閤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　解釋變量的記號與編碼37

2.5　練習40

第3章　指數族和廣義綫性模型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　廣義綫性模型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　泊鬆迴歸示例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　一般綫性模型89

6.1　引言89

6.2　基本觀點89

6.3　多元綫性迴歸95

6.4　方差分析102

6.5　協方差分析114

6.6　一般綫性模型117

6.7　練習118

第7章　二元變量和邏輯斯諦迴歸123

7.1　概率分布123

7.2　廣義綫性模型124

7.3　藥劑反應模型124

7.4　廣義邏輯斯諦迴歸模型131

7.5　擬閤優度統計量135

7.6　殘差138

7.7　其他的診斷方法139

7.8　示例：衰老和韋氏智力測驗140

7.9　練習143

第8章　名義和有序邏輯斯諦迴歸149

8.1　引言149

8.2　多項分布149

8.3　名義邏輯斯諦迴歸151

8.4　有序邏輯斯諦迴歸157

8.5　總體討論162

8.6　練習163

第9章　泊鬆迴歸和對數綫性模型165

9.1　引言165

9.2　泊鬆迴歸166

9.3　列聯錶示例171

9.4　列聯錶概率模型175

9.5　對數綫性模型177

9.6　對數綫性模型推斷178

9.7　算例179

9.8　評論183

9.9　練習183

第10章 生存分析187

10.1 引言187

10.2 生存函數和危險函數189

10.3 經驗生存函數193

10.4 估計195

10.5 推斷198

10.6 模型檢驗199

10.7 示例：緩解次數201

10.8 練習202

第11章 集群和縱嚮數據207

11.1 引言207

11.2 示例：中風恢復209

11.3 正態數據的重復測量模型213

11.4 非正態數據的重復測量模型218

11.5 多水平模型219

11.6 中風示例續222

11.7 評論224

11.8 練習225

第12章 貝葉斯分析229

12.1 頻率理論和貝葉斯範式229

12.2 先驗信息233

12.3 貝葉斯分析中的分布與層次238

12.4 貝葉斯分析的WinBUGS軟件操作238

12.5 練習241

第13章 馬爾可夫鏈濛特卡羅方法243

13.1 為什麼標準推斷失誤瞭243

13.2 濛特卡羅積分243

13.3 馬爾可夫鏈245

13.4 貝葉斯推斷255

13.5 鏈收斂性的診斷256

13.6貝葉斯模型的擬閤：DIC準則260

13.7 練習262

第14章 貝葉斯分析示例267

14.1 引言267

14.2 二元變量和邏輯斯諦迴歸267

14.3 名義邏輯斯諦迴歸271

14.4 潛變量模型272

14.5 生存分析275

14.6 隨機效應277

14.7 縱嚮數據分析279

14.8 WinBUGS的一些實用技巧286

14.9 練習288

附錄291

軟件293

參考文獻295

索引303

前言/序言

　　編寫本書的初衷是以本科生和其他領域的研究人員能夠理解的方式，展現統計建模的統一理論和概念框架。本書的第2版擴充瞭名義型變量、序數型變量的邏輯斯諦迴歸，生存分析，以及縱嚮數據、聚類數據分析等內容，同時更多地依賴數值方法、可視化數值優化和圖形方法來進行探索性的數據分析和模型擬閤檢驗。這些內容在第3版中會有更加深入的介紹。第3版包含瞭關於貝葉斯分析的三個新章節。基礎的貝葉斯理論基礎早在傳統統計理論發展之前就有所記載，然而實用的貝葉斯分析卻是最近纔齣現。它的齣現主要歸功於我們將在第13章介紹的馬爾可夫鏈濛特卡羅方法。貝葉斯方法越來越強的可操作性意味著更多懂經典統計理論的人在嘗試使用貝葉斯方法來求解廣義綫性模型。貝葉斯分析具備比傳統方法更大的優勢，因為它正式地引入瞭先驗信息，所以具有更大的靈活性，可以解決更復雜的問題。本版還更新瞭Stata和R軟件代碼，會對廣義綫性模型的實際應用有所幫助。貝葉斯分析的章節還包含瞭R和WinBUGS代碼。

　　來自澳大利亞昆士蘭大學和紐卡斯爾大學的同仁和同學們以及在澳大利亞生物統計閤作協會上過研究生課程的諸位

　　同學都給本書提齣瞭許多中肯的建議並對本書中的材料給齣瞭意見，在此我們錶示感謝。

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