GLM聖書はありますか？

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統計の分野では、1冊の本が絶対的な最良の情報源であり、GLMのあらゆる側面を完全にカバーしているとのコンセンサスがありますか？

— エロセニン
ソース

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私の意見では、どのトピックについても、最初と最後の言葉を本と見なすべきではありません。本を用意しようとするのはよくありません。さらに、過度に包括的な作品の記述を規範として扱う人々につながります。これは、そのような記述があまりにも広く適用されている場合、しばしば不十分な実践につながります。私は1つの巨大な作品よりもいくつかの短い作品を見たいと思います-とりわけ、それは停滞を防ぐのに役立ちます-たとえば、その側面のより良い短い作品がやってきたとき（つまり、最新に保つため）は、それらのいずれかを置き換えるのが簡単です。... ctd

— Glen_b-モニカの

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ctd ...また、同じトピックに関するいくつかの異なる見解を読むのに役立ちます。1つの本が「the」の参照と見なされている場合は、これを避ける傾向があります。

— Glen_b-モニカを復元する

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あらゆる面をカバーする本は書くことも読むことも不可能です。忘れてください。代わりに、あなたはあなたの質問に答える本を探す必要があります。したがって、それはあなたの背景知識に適しているはずであり、計画している種類のアプリケーションでポップアップする可能性が高い質問に対処する必要があります。@Timによって提案されたMcCullaghとNelderは素晴らしい本であり、当時は大きな前進でしたが、あなたにとって適切な本である場合とそうでない場合があります。

— Maarten Buis

ご入力ありがとうございます。なぜあなたがそのような「聖書」を作ろうとする試みがなされたのか、それが悪い考えである理由をあなたが非常に良い指摘をしたとしても、私はちょうど興味がありました。個人的に私は答える必要のある質問は1つもありません。ここに興味があるだけです:)

— Erosennin

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統計の分野では、1冊の本が絶対的な最良の情報源であり、GLMのあらゆる側面を完全にカバーしているとのコンセンサスがありますか？

いいえ、ありません。ただし、 GLMに関する古典的な参照は次のようになります。

McCullagh、P.＆Nelder、JA（1989）。一般化線形モデル。CRCプレス。

— ティム
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それは非常に厳しい読書であることに注意してください。しかし、それだけの価値があります。

— mdewey

@mdeweyこれを知って、私は私の将来の欲求不満を受け入れます

— Erosennin

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@mdeweyそれはそれほど難しいことではありません:)

— ティム

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打ちにくい

一般化線形モデル。P. McCullagh、J。Nelder。CRCプレス。1989年第2版

それは包括的です。

— ロバート・ロング
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概念を簡単に説明していますか？私は_アランから本を試してみましたAgresti（線形の基礎とモデルの線形一般私は追いつくことは困難でした。。

— R.Hes

アグレスティは良い本です。特に苦労したことはありますか？glmsに関する本は、ある程度の数学を前提としています。行列代数や一般的な統計理論など、いくつかの基本的な概念を学ぶことで利益を得られるかもしれません。

— ロバートロング

うん。間違いなく、これは良い本です。しかし、それがまだ議論されていないいくつかの概念を飛ばすこともあるでしょう。たとえば、私は最小二乗関数の証明を理解しようとしていたところ、途中で「ピアソンの積率の式に基づいて...」と言いました。本の第2章で単純な線回帰のためのリート平方を理解しようとしたときに、ピアソン-製品-式についてどのように知る必要がありますか？ピアソン分布は後の章にあります。だからあなたはこの種のことが私を困らせることを知っています。

— R.Hes 2016

ティムはこの正確なリファレンスを、これより前に投稿された回答で提供したことに注意してください（4月と7月）。それは彼の答えの複製のようです。

— Glen_b-2017

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まさにあなたが望むものになる一冊の本はないと思います。あなたの説明から、私は最適なものは次のようになると思います

Dobson、AJ＆Barnett、A.（2008）。 一般化線形モデルの紹介。チャップマンとホール。

定番です。それは数学をカバーしますが、そうする他の本よりも紹介です。

— ガン-モニカの復活
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私がGLM聖書に最も近いものは、Kutner、Nachtsheim、Neter、およびLiによるApplied Linear Statistical Modelsです。1400ページを超え、線形回帰とGLMをカバーしています。GLMに関連する事実上何でもその本で見つけることができます。

— ブランドンシャーマン
ソース

乾杯！それを見てみましょう

— エロセニン

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質問はGLMを言いますが、タグは一般化線形モデルを言います。私が間違っていれば訂正してください。しかし、これは一般的な線形モデルの本だと思います。

— Nick Cox

いいえ、それは間違いなく一般化しています。ポアソン、ロジスティック回帰、負の二項、プロビットなど

— ブランドンシャーマン

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Amazonのトップレビュアーから：「コンテンツに関する私の唯一の失望は、ランダムおよび混合効果モデルとGLMのかなりスリムな報道でした」。しかし、それは少なくとも聖書のサイズを持っています:-)

— Erosennin

ランダムおよび混合効果モデルは非常に複雑なので、完全にそれらについての本が必要になります。それ以外のすべてを文字通りカバーする1400ページの本の場合、それに適合するには、ある種のクレイジーなバインディングが必要です。ランダム効果と混合効果の場合、Gelman＆Hillがゴールドスタンダードです。

— Brandon Sherman

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すでに述べたネルダーの本は良いものです。

さらに検討するために、Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman によるElements of Statistical Learning Second Edition をお勧めします。ESLが好きなのは、統計と機械学習に関する幅広いトピックがカバーされているからです。GLMが他のテクニックとどのように適合するかを示しています（無料です）。

そしてこの質問で見たように、サイモンウッドのテキストGeneralized Additive Models：Rの紹介をお勧めします。ウッドのテキストはGAMをカバーしていると書いてありますが、LM、GLM、GAMを詳細にカバーしており、いくつかの混合モデリング手法も紹介しているため、検討する価値があると本当に信じています。Woodのアプローチは、各トピックを理論的な背景で紹介することですが、その場合、テキストは非常に実用的であり、本に添付してダウンロードできるRパッケージにすでに例が含まれています。

— 3回転
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入門書：

George Dunteman and Moon-Ho Ho（2006）による一般化線形モデルの紹介。たった72ページ。
一般化線形モデル： Jeff Gill（2001）による統合アプローチこれも短い（101ページ）。

そして、あなたはあなたが言及したもの（444ページ）のようなより多くの教科書のような、より長い本、または他の回答の本（511ページ）を持っています。

— ルチョナチョ
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良い本は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 "の本です。一般化線形モデルに基づく多変量統計モデリング（第2版）」は、おそらく最初の処理ではなく、基本モデルのさまざまな拡張と計算アルゴリズムのカバレッジのためです。タイトルが言うように、多変量拡張、セミパラメトリックアプローチ（スプライン）、時系列への拡張など。

— kjetil b halvorsen
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