PofoliaPofolia ile paylaşıldı

· 2016

R ile Doğrusal Modeli Genişletme

Extending the Linear Model with R

Julian J. Faraway

Kısa özet

Bu kitap, Doğrusal Genelleştirilmiş Modelleri (GLM'ler), karma etkili modelleri ve parametrik olmayan regresyonu kapsayacak şekilde doğrusal regresyon modelini genişletir, R kodu ve gerçek örneklerle pratik veri analizi gösterir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Doğrusal modele uzantıları kapsar: GLM'ler, karma etkili modeller ve parametrik olmayan regresyon.
  • İkili/binomlu yanıtlar, dağılımlı Poisson modelleri, sıfır şişirilmiş sayım modelleri ve ayrımcı analiz üzerine yeni materyaller içerir.
  • Rastgele etkilerin güncellenmiş kapsamını, hipotez testini ve STAN ve INLA kullanarak karma etkili modellerin Bayes analizini içerir.
  • Regresyon ve sınıflandırma için rastgele ormanlar üzerine yeni bölümler içerir ve ggplot2 ile R kodunu yeniler.
  • Gerçek veri örnekleri ve analizleri tekrarlamak için R komutları sunar, güncellenmiş alıştırmalar ve çözümler içerir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Start Analyzing a Wide Range of Problems Since the publication of the bestselling, highly recommended first edition, R has considerably expanded both in popularity and in the number of packages available. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Second Edition takes advantage of the greater functionality now available in R and substantially revises and adds several topics. New to the Second Edition Expanded coverage of binary and binomial responses, including proportion responses, quasibinomial and beta regression, and applied considerations regarding these models New sections on Poisson models with dispersion, zero inflated count models, linear discriminant analysis, and sandwich and robust estimation for generalized linear models (GLMs) Revised chapters on random effects and repeated measures that reflect changes in the lme4 package and show how to perform hypothesis testing for the models using other methods New chapter on the Bayesian analysis of mixed effect models that illustrates the use of STAN and presents the approximation method of INLA Revised chapter on generalized linear mixed models to reflect the much richer choice of fitting software now available Updated coverage of splines and confidence bands in the chapter on nonparametric regression New material on random forests for regression and classification Revamped R code throughout, particularly the many plots using the ggplot2 package Revised and expanded exercises with solutions now included Demonstrates the Interplay of Theory and Practice This textbook continues to cover a range of techniques that grow from the linear regression model. It presents three extensions to the linear framework: GLMs, mixed effect models, and nonparametric regression models. The book explains data analysis using real examples and includes all the R commands necessary to reproduce the analyses.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2016 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Uygulamalı Matematik

Applied MathematicsMathematics