Domanda:
Esiste una Bibbia GLM?
Erosennin
2016-04-27 13:11:10 UTC
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Esiste un consenso nel campo delle statistiche sul fatto che un libro è la migliore fonte in assoluto e copre completamente ogni aspetto del GLM, descrivendo tutto, dalla stima all'inferenza?

Secondo me, nessun libro dovrebbe essere considerato la prima e l'ultima parola su un argomento, e spesso è una cattiva idea cercare di averne uno.Inoltre, porta le persone a trattare le affermazioni in opere eccessivamente complete come prescrittive - questo spesso porta a una cattiva pratica quando tali affermazioni sono applicate in modo troppo ampio.Preferirei vedere diversi lavori più brevi di uno enorme - tra le altre cose aiuta a prevenire la stagnazione - ad es.è più facile sostituirli quando arriva un breve lavoro migliore su quell'aspetto (cioè per tenersi aggiornati).... ctd
ctd ... Aiuta anche a leggere diversi punti di vista sullo stesso argomento, che si tende a evitare se un libro è visto come "il" riferimento.
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Grazie per il contributo.Ero solo curioso se un simile tentativo di fare una simile "bibbia" fosse stato fatto, anche se fai ottimi punti sul perché sarebbe una cattiva idea. Personalmente non ho una domanda a cui rispondere, solo essere curioso qui :)
Sette risposte:
Tim
2016-04-27 13:54:55 UTC
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Esiste un consenso nel campo delle statistiche sul fatto che un libro è la migliore fonte in assoluto e copre completamente ogni aspetto del GLM, descrivendo tutto, dalla stima all'inferenza?

No, non c'è. Tuttavia il riferimento classico sui GLM sarebbe:

McCullagh, P., & Nelder, J.A. (1989). Modelli lineari generalizzati. CRC press.

Tieni presente che è una lettura piuttosto difficile.Ma ne vale la pena.
@mdewey Sapendo questo, abbraccerò la mia futura frustrazione
@mdewey non è così difficile :)
Qual è la differenza tra Nelder e McCullagh e un nuovo libro di Nelder senza McCullagh?https://www.amazon.com/Generalized-Linear-Models-Random-Effects/dp/1498720617/ref=mp_s_a_1_2?dchild=1&keywords=nelder+linear+model&qid=1597389640&rnid=2941120011&s=books&sr=1-2
@HPB Non ho letto l'altro, quindi non posso aiutarti.
Robert Long
2016-07-18 17:08:20 UTC
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È difficile da battere

Modelli lineari generalizzati.P. McCullagh, J. Nelder.CRC Press, 2a edizione, 1989

È completo.

Spiega i concetti in una semplice questione?Ho provato un libro di Alan _ Agresti (fondamenti di modelli lineari lineari e generalizzati. Era difficile per me stare al passo con.
Agresti è un buon libro.C'è qualcosa in particolare con cui hai lottato?Qualsiasi libro su glms assumerà un certo livello di matematica.Potresti trarre vantaggio dallo studio di alcuni concetti sottostanti come l'algebra delle matrici e la teoria statistica generale.
Si.Sicuramente è un buon libro, senza dubbio.Ma sai a volte salta alcuni concetti che non ha ancora discusso.Ad esempio, stavo cercando di capire la dimostrazione per la funzione dei minimi quadrati e poi a metà strada dice "basato sulla formula del momento del prodotto Pearson ..." e poi tutto si rompe nella mia mente.Come dovrei sapere su Pearson - prodotto - formula, quando stavo cercando di capire i piccoli quadrati per la regressione di linee semplici nel capitolo 2 del libro.La distribuzione di Pearson è nei capitoli successivi.Quindi sai che questo genere di cose mi dà fastidio.
Nota che Tim ha offerto questo riferimento esatto in una risposta pubblicata prima di questa (aprile vs luglio).Sembra essere un duplicato della sua risposta.
gung - Reinstate Monica
2016-07-18 18:18:42 UTC
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Non credo che ci sia un solo libro che sarà esattamente quello che vuoi. Dalla tua descrizione, penso che la soluzione migliore sarebbe:

È un classico. Copre la matematica, ma è anche più introduttivo di altri libri che lo fanno.

Brandon Sherman
2016-04-27 19:47:15 UTC
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La cosa che più si avvicina a una Bibbia GLM sono i modelli statistici lineari applicati di Kutner, Nachtsheim, Neter e Li. È di oltre 1400 pagine e copre la regressione lineare e i GLM. Praticamente tutto ciò che riguarda i GLM può essere trovato in quel libro.

Saluti!Lo darò un'occhiata
La domanda dice GLM, ma il tag dice modello lineare _generalized_.Correggimi se sbaglio, ma penso che questo sia un libro di modelli lineari _general_.
No, sicuramente ha generalizzato.Poisson, regressione logistica, binomio negativo, probit, ecc.
Dal recensore più alto su Amazon: "La mia unica delusione riguardo ai contenuti è stata la copertura piuttosto ridotta dei modelli con effetti casuali e misti e dei GLM".Ma almeno ha le dimensioni di una Bibbia :-)
I modelli a effetti casuali e misti sono così complessi che hai praticamente bisogno di un libro interamente su di essi.Per un libro di 1400 pagine che copre letteralmente tutto il resto, avresti bisogno di una sorta di rilegatura pazzesca per adattarlo! Per gli effetti casuali e misti, Gelman & Hill è il gold standard.
Eric
2016-07-18 17:46:15 UTC
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Il libro di Nelder già citato è buono.

Solo per ulteriore considerazione, consiglierei Elements of Statistical Learning Seconda edizione di Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. Mi piace ESL perché copre una vasta gamma di argomenti statistici e di machine learning. Mostra come i GLM si adattano ad altre tecniche (ed è gratuito).

E come visto in questa domanda, consiglierei il testo di Simon Wood Modelli additivi generalizzati : un'introduzione con R. Credo davvero che il testo di Wood valga la pena considerare perché, mentre dice che copre i GAM, copre davvero LM, GLM e GAM in dettaglio e introduce anche alcune tecniche di modellazione mista. L'approccio di Wood consiste nell'introdurre ogni argomento con un background teorico, ma poi il testo è molto pratico e ha esempi già in un pacchetto R che può essere scaricato per accompagnare il libro.

luchonacho
2016-07-18 17:40:04 UTC
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Libri introduttivi:

  • Un'introduzione ai modelli lineari generalizzati , di George Dunteman e Moon-Ho Ho (2006). Solo 72 pagine.

  • Modelli lineari generalizzati: un approccio unificato , di Jeff Gill (2001) Anche questo è breve (101 pagine).

Quindi hai più libri simili a libri di testo e più lunghi come quello che hai citato (444 pagine), o quello nell'altra risposta (511 pagine).

kjetil b halvorsen
2017-09-30 01:16:55 UTC
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Un buon libro è quello di Fahrmeir et al https://www.amazon.com/Multivariate-Statistical-Modelling-Generalized-Statistics/dp/0387951873/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1506715879&sr = 1-1 "Modellazione statistica multivariata basata su modelli lineari generalizzati (seconda edizione)", forse non per un primo trattamento, ma per varie estensioni del modello di base e copertura di algoritmi computazionali.Come dice il titolo, estensioni multivariate, approcci semiparametrici (spline) ed estensioni alle serie temporali e altro ancora.



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Questa domanda e risposta è stata tradotta automaticamente dalla lingua inglese. Il contenuto originale è disponibile su stackexchange, che ringraziamo per la licenza cc by-sa 3.0 con cui è distribuito.
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