Jaka jest najlepsza książka o uogólnionych modelach liniowych dla nowicjuszy?

Nadal jestem całkiem nowy w uogólnionych modelach liniowych i mam problem z notacją w większości tekstów GLM, które wybrałem. Czy istnieją bardzo popularne książki GLM, które lepiej nadają się do czytelności?

Dla nowego praktyka lubię Gelmana i Hilla.

Analiza danych za pomocą regresji i modeli wielopoziomowych / hierarchicznych

Podobno książka dotyczy hierarchicznych uogólnionych modeli liniowych, bardziej zaawansowanego tematu niż GLM; pierwsza część to wspaniały przewodnik dla praktyków po GLM.

Książka jest lekka w teorii, ciężka w zdyscyplinowanej praktyce statystycznej, przepełniona studiami przypadków i praktycznym kodem R, a wszystko to opowiedziano przyjemnym, przyjaznym głosem.

Jestem wielkim fanem Kategorycznej analizy danych Agresti .

Przeczytałem książkę wprowadzającą Agresti, ale nie znalazłem w niej kluczowych interpretacji dotyczących tego, jak budowany jest uogólniony model liniowy i jak działa. Na przykład możesz nie wiedzieć, jak działa rozkład dwumianowy i link do logit, jeśli chcesz dopasować tylko do regresji logistycznej. Jest to jednak denerwujące, gdy przeczytałeś ten rozdział i zacząłeś się nad nim zastanawiać, ale nie mogłeś go znaleźć w książce.

Trudno przeczytać książkę GLM McCullagha i Neldera. Zawiera wszystko, co musisz wiedzieć, ale brakuje pochodnych kluczowych wyników.

Na szczęście kategoryczna analiza danych Agresti przedstawia dobrą równowagę.

Jako kompletny początkujący znalazłem pomoc w opracowaniu Podstawy modeli liniowych i uogólnionych modeli liniowych przez znanego autora Alan Agresti z Kategorial Data Analysis . Język jest płynny, choć zakłada się pewne narażenie na algebrę liniową.

Bardzo podobały mi się modele z efektami mieszanymi z rozszerzeniami w R - Zuur i in. al . Jest to kontynuacja ich starszej książki Analizy danych ekologicznych (2007). Wykonują dobrą robotę motywując modele, a także mnóstwo wizualnych przykładów wyjaśniających, jak wyglądają GLM. Zachowują także równowagę między teorią, zastosowaniem i dyskusją. Ponadto mają wszystkie kody i zestawy danych na swojej stronie internetowej, dzięki czemu możesz od razu zastosować to, czego się nauczyłeś.