✍ Scribed by 乔治·H.邓特曼; 何满镐
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《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。
序
第1章 广义线性模型
第2章 一些基础的模型化概念
第1节 作为类别变量的自变量
第2节 回归模型的必要成分
第3章 经典多元回归模型
第1节 假设与模型方法
第2节 回归分析结果
第3节 多元相关
第4节 假设检验
第4章 广义线性模型的基本原则
第1节 指数家族分布
第2节 经典正态回归
第3节logistic回归
第4节 比例风险生存模型
第5章 最大似然估计
第6章 离差和拟合优度
第1节 使用离差进行假设检验
第2节 拟合优度
第3节 通过残差分析衡量拟合优度
第7章logistic回归
第1节logistic回归概述
第2节logistic回归实例
第8章 泊松回归
第1节 泊松回归概述
第2节 泊松回归模型实例
第9章 生存分析
第1节 生存时间分布
第2节 指数生存模型
第3节 指数生存模型实例
第10章 结论
附录
参考文献
译名对照表
📜 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>《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>《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。</p>
<p>本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载</p>