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廣義線性模型導論(英文導讀版原書第3版)/國外實用統計叢書

作者：(澳)安妮特J.杜布森//艾德里安G.巴奈特
出版社：機械工業
ISBN：9787111503187

出版日期：2015/06/01
裝幀：平裝
頁數：307

人民幣：RMB 49 元售價：元

內容大鋼

安妮特J.杜布森和艾德里安G.巴奈特所著的《廣義線性模型導論(英文導讀版原書第3版)》首先介紹了廣義線性模型的理論背景，其次著重分析特定類型的數據，其中包含：正態分佈、泊松分佈和二項分佈；線性回歸模型；經典的估計和模型擬合方法；以及統計推斷的方法。在此基礎上，作者又探究了線性回歸、方差分析(ANOVA)、邏輯斯諦回歸、對數線性模型、生存分析、多水平建模、貝葉斯分析和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)。書中為統計建模提供了一個緊密的框架，更強調數值和圖像方法，並增加了Stata、R和WinBUGS軟體的代碼以及三個有關貝葉斯分析的章節。
本書適合作為大學本科統計專業教材，或相關科研人員的參考書

作者介紹

(澳)安妮特J.杜布森//艾德里安G.巴奈特

前言
第1章　介紹
  1.1　背景
  1.2　範圍
  1.3　記號
  1.4　與正態分佈相關的幾個分佈
  1.5　二次型
  1.6　估計
  1.7　練習
第2章　模型擬合
  2.1　引言
  2.2　示例
  2.3　統計建模的基本原則
  2.4　解釋變數的記號與編碼
  2.5　練習
第3章　指數族和廣義線性模型
  3.1　引言
  3.2　指數分佈族
  3.3　指數分佈族的性質
  3.4　廣義線性模型
  3.5　示例
  3.6　練習
第4章　估計
  4.1　引言
  4.2　示例：壓力容器的損壞時間
  4.3　極大似然估計
  4.4　泊松回歸示例
  4.5　練習
第5章　推斷
  5.1　引言
  5.2　得分統計量的抽樣分佈
  5.3　泰勒級數近似
  5.4　極大似然估計的抽樣分佈
  5.5　對數似然比統計量
  5.6　偏差的抽樣分佈
  5.7　假設檢驗
  5.8　練習
第6章　一般線性模型
  6.1　引言
  6.2　基本觀點
  6.3　多元線性回歸
  6.4　方差分析
  6.5　協方差分析
  6.6　一般線性模型
  6.7　練習
第7章　二元變數和邏輯斯諦回歸
  7.1　概率分佈
  7.2　廣義線性模型
  7.3　藥劑反應模型
  7.4　廣義邏輯斯諦回歸模型

  7.5　擬合優度統計量
  7.6　殘差
  7.7　其他的診斷方法
  7.8　示例：衰老和韋氏智力測驗
  7.9　練習
第8章　名義和有序邏輯斯諦回歸
  8.1　引言
  8.2　多項分佈
  8.3　名義邏輯斯諦回歸
  8.4　有序邏輯斯諦回歸
  8.5　總體討論
  8.6　練習
第9章　泊松回歸和對數線性模型
  9.1　引言
  9.2　泊松回歸
  9.3　列聯表示例
  9.4　列聯表概率模型
  9.5　對數線性模型
  9.6　對數線性模型推斷
  9.7　算例
  9.8　評論
  9.9　練習
第10章  生存分析
  10.1  引言
  10.2  生存函數和危險函數
  10.3  經驗生存函數
  10.4  估計
  10.5  推斷
  10.6  模型檢驗
  10.7  示例：緩解次數
  10.8  練習
第11章  集群和縱向數據
  11.1  引言
  11.2  示例：中風恢復
  11.3  正態數據的重複測量模型
  11.4  非正態數據的重複測量模型
  11.5  多水平模型
  11.6  中風示例續
  11.7  評論
  11.8  練習
第12章  貝葉斯分析
  12.1  頻率理論和貝葉斯範式
  12.2  先驗信息
  12.3  貝葉斯分析中的分佈與層次
  12.4  貝葉斯分析的WinBUGS軟體操作
  12.5  練習
第13章  馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
  13.1  為什麼標準推斷失誤了
  13.2  蒙特卡羅積分
  13.3  馬爾可夫鏈

  13.4  貝葉斯推斷
  13.5  鏈收斂性的診斷
  13.6  貝葉斯模型的擬合：DIC準則
  13.7  練習
第14章  貝葉斯分析示例
  14.1  引言
  14.2  二元變數和邏輯斯諦回歸
  14.3  名義邏輯斯諦回歸
  14.4  潛變數模型
  14.5  生存分析
  14.6  隨機效應
  14.7  縱向數據分析
  14.8  WinBUGS的一些實用技巧
  14.9  練習
附錄
軟體
參考文獻
索引

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