Generalizált lineáris vegyes modellek: Modern fogalmak, módszerek és alkalmazások

Olvasói vélemények

A könyv nagyra értékelt az általánosított lineáris vegyes modellek (GLMM) világos és informatív megközelítése miatt, amely a statisztikában járatlanok számára is hozzáférhetővé teszi az összetett fogalmakat. Az olvasók nagyra értékelik a gyakorlati alkalmazást és a lépésről-lépésre történő útmutatást a vizsgálatok tervezéséhez és elemzéséhez. Számos vélemény azonban rámutat a jelentős számú elgépelésre és hibára, amelyek akadályozzák a tanulási élményt, és azt sugallják, hogy sűrűsége miatt kihívást jelenthet az önálló tájékozódás. Összességében a hiányosságai ellenére értékes forrásnak tartják, különösen az oktatók és a haladó hallgatók számára.

⬤ A GLMM-ek világos és meggyőző bemutatása a lineáris regresszióból kiindulva.
⬤ Nagy hangsúlyt fektet a megfelelő vizsgálat tervezésre és elemzésre.
⬤ Jól megírt, tömör szöveg, némi humorral.
⬤ Hasznos a hibastruktúrák és a modellezés megértéséhez.
⬤ Konkrét példák és letölthető SAS-kódok.
⬤ Ideális a statisztika oktatásához és tanulásához.

⬤ Számos elgépelés és hiba a szövegben és a kódpéldákban.
⬤ A sűrű anyagot nehéz lehet követni útmutatás nélkül.
⬤ Az R kódok hiánya a relevancia ellenére.
⬤ Néhány összetett fogalom nem jól illusztrált, így nehezen érthető.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Generalized Linear Mixed Models: Modern Concepts, Methods and Applications

Könyv tartalma:

Az Generalized Linear Mixed Models: Modern Concepts, Methods and Applications bevezetést nyújt a lineáris modellezésbe az általánosított lineáris vegyes modell (GLMM) mint átfogó fogalmi keret segítségével. A lineáris modellekkel újonnan ismerkedő olvasóknak a könyv segít átlátni a nagy képet. Megmutatja, hogyan illeszkednek a lineáris modellek a statisztika alaptantervének többi részéhez, és rámutat azokra a főbb kérdésekre, amelyeket a statisztikai modellezőknek figyelembe kell venniük.

A GLMM-ek gyakori alkalmazásainak leírása mellett a szöveg bemutatja a véletlen modellhatásokat és nem-Gauss adatokat is befogadó lineáris modellekkel kapcsolatos alapvető elméletet és fő módszertant. A hagyományos lineáris modell tankönyvekkel ellentétben, amelyek a normális eloszlású adatokra összpontosítanak, ez a könyv végig az általános vegyes modell megközelítést alkalmazza: a lineáris modellezéshez használt adatoknak nem kell normális eloszlásúnak lenniük, és a hatások lehetnek fixek vagy véletlenszerűek.

A SAS(R) PROC GLIMMIX-et használó számos példával ez a könyv ideális a statisztika végzős hallgatói, a tudásukat frissíteni kívánó statisztikai szakemberek és az általánosított lineáris modell gondolatmenetét újonnan ismerő kutatók számára. Az adatvezérelt folyamatokra összpontosít, és kontextust biztosít a hagyományos lineáris modell-gondolkodás kiterjesztéséhez az általánosított lineáris kevert modellezésre.

Tekintse meg Stroup professzor beszélgetését a könyvről.