广义线性模型导论（英文导读版·原书第3版） / 国外实用统计丛书
￥49.00定价
作者： [澳]安妮特 J.杜布森著；王星译
出版时间：2015年6月
出版社：机械工业出版社
- 机械工业出版社
- 9787111503187
- 1-1
- 189318
- 43236604-5
- 平装
- 16开
- 2015年6月
- 507
- 307
- 理学
- 统计学
- O212.8
- 经济统计学
- 本科
内容简介
安妮特J.杜布森和艾德里安G.巴奈特所著的《广义线性模型导论(英文导读版原书第3版)》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、方差分析(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
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
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
索引
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
索引
