Lineaarse mudeli laiendamine R-iga

Alusta laia probleemide ringi analüüsimist

Pärast menuki ja soojalt soovitatava esimese väljaande ilmumist on R märkimisväärselt kasvanud nii populaarsuse kui ka saadaolevate pakettide arvu poolest. „Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Second Edition” kasutab ära R-is nüüd saadaolevat suuremat funktsionaalsust ning muudab ja lisab oluliselt mitmeid teemasid.

Teise väljaande uus osa

• Binaarsete ja binoomsete vastuste laiendatud käsitlus, sh proportsioonivastused, kvaasibinoomne ja beetaregressioon ning nende mudelite rakendamise kaalutlused
• Uued osad dispersiooniga Poissoni mudelite, nulliga paisutatud arvuga mudelite, lineaarse diskriminantanalüüsi ning üldistatud lineaarsete mudelite (GLM) võileiva- ja robustse hindamise kohta.
• Muudetud peatükid juhuslike efektide ja korduvate mõõtmiste kohta, mis kajastavad lme4 paketi muudatusi ja näitavad, kuidas mudelite hüpoteese testida teiste meetodite abil.
• Uus peatükk segamudelite Bayesi analüüsi kohta, mis illustreerib STAN-meetodi kasutamist ja tutvustab INLA lähendusmeetodit
• Üldistatud lineaarsete segamudelite peatükki on muudetud, et kajastada nüüd saadaolevate sobitustarkvarade palju laiemat valikut.
• Mitteparameetrilise regressiooni peatükis splainide ja usaldusvahemike ajakohastatud käsitlemine
• Uus materjal juhuslike metsade kohta regressiooniks ja klassifitseerimiseks
• R-koodi on täielikult uuendatud, eriti paljusid ggplot2 paketti kasutavaid graafikuid
• Läbivaadatud ja laiendatud harjutused koos lahendustega

Näitab teooria ja praktika koosmõju

See õpik käsitleb jätkuvalt mitmesuguseid lineaarsest regressioonimudelist tulenevaid tehnikaid. See tutvustab lineaarse raamistiku kolme laiendust: GLM-id, segamudelid ja mitteparameetrilised regressioonimudelid. Raamat selgitab andmeanalüüsi reaalsete näidete abil ja sisaldab kõiki analüüside taasesitamiseks vajalikke R-käsklusi.