✍ Scribed by 杰夫·吉尔
No coin nor oath required. For personal study only.
《格致方法·定量研究系列·广义线性模型：一种统一的方法》介绍广义线性模型。作者首先介绍了模型设定和概率分布等问题，然后讨论了指数族即最大似然函数等问题，接着通过兼容离散和有界因变量的连接函数将线性模型一般化，最后介绍了相关软件和模型拟合问题。
📜 SIMILAR VOLUMES
<p>《广义线性模型》由四本介绍线性模型的小册子组成，它们分别是《广义线性模型导论》、《应用logistic回归分析》、《定序因变量的logistic回归模型》以及《logit与probit：次序模型和多类别模型》。《广义线性模型》集中介绍了社会学研究分析方法中的一个非常有效且重要的数据分析方法，即线性模型。作者通过阐释广义线性模型的概念、基本原则，探讨了从线性模型推广至其他模型的可能路径，并举例比较了不同模型的拟合优度，为读者全面掌握线性模型分析法提供了一个可行的指南。</p>
<p>《广义线性模型导论》是格致方法定量研究系列之一种，《广义线性模型导论》从广义线性模型的理论提出入手，分析了经典回归模型的发展及局限性，并列举了药物滥用者群体的药物滥用事件、gamma分布及泊松回归模型的例子引出重要的统计概念，目的是告知读者相关的不同数据，并使其能选择适当。</p>
<p>《解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。最后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。</p>
<p>《人工智能：一种现代的方法（第3版）》是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。</p> <p>《人工智能：一种现代的方法（第3版）》的最新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向
《数学的统一性》选编了阿蒂亚关于拓扑学、大范围几何、纯粹数学的历史及发展方向等方面的文章。此外还包括阿蒂亚的访问记、阿蒂亚对自己数学工作的总结以及他关于其他学科对数学的影响等的论述。通过《数学的统一性》我们可以全面地了解阿蒂亚的数学和哲学思想。