Jenseits der multiplen linearen Regression: Angewandte verallgemeinerte lineare Modelle und Mehrebenenmodelle in R

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Jenseits der multiplen linearen Regression: Angewandte verallgemeinerte lineare Modelle und Mehrebenenmodelle in R (Paul Roback)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch wird für seinen ausgezeichneten Inhalt zur Regressionsmodellierung gelobt und bietet nützliche Referenzen für komplexe Modellierungsaufgaben. Es wird als gut geschrieben und leicht verständlich angesehen. Mehrere Nutzer kritisierten jedoch die Druckqualität, wiesen auf Probleme mit der Lesbarkeit der Abbildungen hin und schlugen vor, dass Beispieldaten zur Verfügung gestellt werden sollten.

Vorteile:

Großartiger Inhalt für komplexe Regressionsmodellierung, gut geschrieben, leicht zu verstehen, dient als nützliches Nachschlagewerk.

Nachteile:

Schlechte Druckqualität mit unleserlichen Abbildungen, mangelnde Verfügbarkeit von Beispieldaten.

(basierend auf 4 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Beyond Multiple Linear Regression: Applied Generalized Linear Models And Multilevel Models in R

Inhalt des Buches:

Jenseits der multiplen linearen Regression: Applied Generalized Linear Models and Multilevel Models in Rrichtet sich an Studenten, die einen Kurs zur multiplen linearen Regression erfolgreich abgeschlossen haben, und hilft ihnen, ein erweitertes Modellierungs-Toolkit zu entwickeln, das nicht-normale Antworten und korrelierte Strukturen umfasst. Auch wenn es keine mathematischen Voraussetzungen gibt, führen die Autoren dennoch ziemlich anspruchsvolle Themen wie Likelihood-Theorie, Zero-inflated Poisson und parametrisches Bootstrapping auf intuitive und angewandte Weise ein.

Die Fallstudien und Übungen beziehen sich auf reale Daten und reale Forschungsfragen; so stammen die meisten Daten im Lehrbuch aus gemeinsamer Forschung der Autoren und ihrer Studenten oder aus Studentenprojekten. Jedes Kapitel enthält eine Vielzahl von konzeptionellen Übungen, angeleiteten Übungen und offenen Übungen mit realen Daten. Nach dem Durcharbeiten dieses Materials werden die Studierenden ein erweitertes Instrumentarium und ein größeres Verständnis für die breitere Welt der Daten und der statistischen Modellierung entwickeln.

Ein Lösungshandbuch für alle Übungen steht qualifizierten Lehrkräften auf der Website des Buches unter www.routledge.com zur Verfügung. Datensätze und Rmd-Dateien für alle Fallstudien und Übungen sind im GitHub-Repositorium der Autoren verfügbar (https: //github.com/proback/BeyondMLR)

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781439885383
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Hardcover
Erscheinungsjahr:2020
Seitenzahl:418

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)