Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
Langue : anglais
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2005
- Livre relié
- Occasion

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N° de réf. du vendeur S_468203656
- Titre
- Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
- Auteur
- Faraway, Julian J.
- Éditeur
- Chapman and Hall/CRC
- Année de publication
- 2005
- État de l'article
- Good
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 158488424X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781584884248
Following in those footsteps, Extending the Linear Model with R surveys the techniques that grow from the regression model, presenting three extensions to that framework: generalized linear models (GLMs), mixed effect models, and nonparametric regression models. The author's treatment is thoroughly modern and covers topics that include GLM diagnostics, generalized linear mixed models, trees, and even the use of neural networks in statistics. To demonstrate the interplay of theory and practice, throughout the book the author weaves the use of the R software environment to analyze the data of real examples, providing all of the R commands necessary to reproduce the analyses. All of the data described in the book is available at http://people.bath.ac.uk/jjf23/ELM/
Statisticians need to be familiar with a broad range of ideas and techniques. This book provides a well-stocked toolbox of methodologies, and with its unique presentation of these very modern statistical techniques, holds the potential to break new ground in the way graduate-level courses in this area are taught.
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