初心者向けの一般化線形モデルに関する最高の本は何ですか？

私はまだ一般化線形モデルにかなり慣れていないので、これまでに取り上げたほとんどのGLMテキストの多くの表記法に苦労しています。読みやすくするために非常に人気のあるGLMの本はありますか？

新しい開業医にとって、私はゲルマンとヒルが好きです。

回帰およびマルチレベル/階層モデルを使用したデータ分析

表向きは、本はGLMよりも高度なトピックである階層一般化線形モデルに関するものです。ただし、最初のセクションは、GLMの実務者向けのすばらしいガイドです。

この本は理論に軽く、規律ある統計的実践に重きを置いており、ケーススタディと実用的なRコードにあふれており、すべて快適でフレンドリーな声で語られています。

私はAgrestiのカテゴリデータ分析の大ファンです。

AgrestiのIntro bookを読んだことがありますが、一般化線形モデルがどのように構築され、どのように機能するかについての重要な解釈が欠けていることがわかりました。たとえば、ロジスティック回帰のみを当てはめたい場合は、二項分布とロジットリンクがどのように機能するかを知る必要はありません。しかし、この章を読んで、それについて疑問を抱き始めたが、本でそれを見つけることができなかったとき、それは迷惑です。

McCullagh and Nelder GLMの本は読みにくいです。知っておく必要があるすべてのものが含まれていますが、主要な結果の派生はありません。

幸運なことに、Agrestiのカテゴリデータ分析はバランスがとれています。

私自身は完全な初心者として、Categorical Data Analysis Alan Agrestiの著名な著者によるFoundation of Linear and Generalized Linear Modelsが役立つことを発見しました。言語は流動的ですが、線形代数へのある程度の暴露が想定されます。

Rの拡張機能を備えた混合エフェクトモデルがとても気に入った-Zuur、et。al。これは彼らの古い本「Analyzing Ecological Data（2007）」の続編です。彼らは、GLMがどのように見えるかを説明するための視覚的な例とともに、モデルの動機付けをうまく行っています。また、理論、応用、および議論のバランスが取れています。さらに、すべてのコードとデータセットがWebサイトにあるため、学習した内容をすぐに適用できます。