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广义线性模型导论-(英文导读版.原书第3版) 版权信息
- ISBN:9787111503187
- 条形码:9787111503187 ; 978-7-111-50318-7
- 装帧:一般纯质纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
广义线性模型导论-(英文导读版.原书第3版) 本书特色
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
广义线性模型导论-(英文导读版.原书第3版) 内容简介
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。
广义线性模型导论-(英文导读版.原书第3版) 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
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