초보자를위한 일반화 된 선형 모델에 대한 가장 좋은 책은 무엇입니까?

나는 여전히 일반 선형 모델에 익숙하지 않으며, 내가 선택한 대부분의 GLM 텍스트에서 많은 표기법으로 어려움을 겪고 있습니다. 가독성을 높이는 데 가장 인기있는 GLM 서적이 있습니까?

새로운 실무자를 위해 저는 Gelman과 Hill을 좋아합니다.

회귀 및 다단계 / 계층 모델을 사용한 데이터 분석

표면적으로이 책은 GLM보다 고급 주제 인 계층 적 일반 선형 모델에 관한 것입니다. 그러나 첫 번째 섹션은 GLM에 대한 훌륭한 실무자 가이드입니다.

이 책은 이론에 대해 밝고, 규율 된 통계 실습에 중점을두고 있으며, 사례 연구와 실용적인 R 코드로 넘쳐나고, 모두 즐겁고 친근한 목소리로 들었습니다.

저는 Agresti의 Categorical Data Analysis에 대한 열렬한 팬입니다 .

나는 Agresti의 Intro 책을 읽었지만 일반화 된 선형 모델이 작성되는 방법과 작동 방식에 대한 주요 해석이 빠져 있음을 발견했습니다. 예를 들어 로지스틱 회귀 분석에만 적합하려는 경우 이항 분포 및 로짓 링크의 작동 방식을 알 필요가 없습니다. 그러나 장을 읽고 그것에 대해 궁금해하기 시작했지만 책에서 찾을 수 없었을 때 그것은 성가시다.

McCullagh와 Nelder GLM 책은 읽기 어렵다. 여기에는 알아야 할 모든 것이 포함되어 있지만 주요 결과에 대한 도출은 없습니다.

운 좋게도 Agresti의 범주 형 데이터 분석 은 균형이 잘 맞습니다 .

완전한 초보자로서 , 저명한 Categorical Data Analysis 작성자 인 Alan Agresti 의 선형 및 일반 선형 모델 기초가 도움이 된다는 것을 알게되었습니다 . 언어는 유동적이지만 선형 대수에 노출되는 것으로 가정합니다.

저는 R-Zuur 등의 확장 기능을 갖춘 혼합 효과 모델을 정말 좋아 했습니다 알 . 이 책은 더 오래된 책인 생태 데이터 분석 (2007)에 대한 후속 조치입니다. 그들은 GLM의 모습을 설명하기위한 많은 시각적 예제와 함께 모델 동기 부여를 잘 수행합니다. 또한 이론, 적용 및 토론 사이의 균형을 잘 유지합니다. 또한 웹 사이트에 모든 코드와 데이터 세트가 있으므로 학습 한 내용을 즉시 적용 할 수 있습니다.