Generalized， Linear， and Mixed Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:McCulloch, Charles E./ Searle, Shayle R.

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:

价格:1695.92元

装帧:HRD

isbn号码:9780471193647

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• 线性模型
• 广义线性模型
• 混合效应模型
• 回归分析
• 数据分析
• 生物统计
• R语言
• SAS
• 统计学

好的，这是一本关于现代统计建模的图书简介，内容涵盖了广义线性模型、混合效应模型以及它们在实际应用中的精髓，旨在为读者提供扎实的理论基础和丰富的实践指导。 --- 书名：现代统计建模：从理论到实践 作者：[作者姓名] 出版社：[出版社名称] 出版日期：[年份] --- 内容简介 在当今数据驱动的世界中，统计模型是理解复杂现象、预测未来趋势和指导决策的核心工具。然而，传统的线性模型（如普通最小二乘法）往往无法完全捕捉现实世界数据的复杂性，例如非正态分布的响应变量、分组结构或随机效应。本书《现代统计建模：从理论到实践》正是为了填补这一空白而编写的，它系统地介绍了统计建模的两个基石：广义线性模型 (GLMs) 和线性混合效应模型 (LMMs)，并探讨了如何将它们有机结合，以应对更为复杂的现实问题。 本书的目标读者包括统计学、生物统计学、生态学、社会科学、经济学以及工程领域的学生、研究人员和数据分析师。我们假设读者具备基本的概率论和统计学知识，但不需要事先接触复杂的模型理论。 第一部分：回归分析的扩展——广义线性模型 (GLMs) 本书首先回顾了经典线性模型的局限性，并在此基础上引入了广义线性模型的概念。GLMs 的强大之处在于它提供了一个统一的框架，可以将响应变量的分布（如二项分布、泊松分布、伽马分布等）纳入考虑，而不仅仅局限于正态分布。 核心内容包括： 模型基础与指数族分布： 深入剖析了指数族分布的特性及其在GLMs框架中的重要性。 链接函数与期望： 详细介绍了如何使用链接函数（如Logit、Log、Inverse等）将线性预测器与响应变量的期望联系起来。 主要GLMs的应用： 逻辑回归 (Logistic Regression)： 广泛用于二元响应变量的分析，如疾病发生率、客户流失预测等。我们将探讨Odds Ratio的解释和模型拟合的细节。 泊松回归 (Poisson Regression)： 适用于计数数据（如事件发生次数）的建模，并讨论如何处理过度分散（Overdispersion）问题。 其他分布模型： 包括用于连续正值数据（如收入、等待时间）的Gamma模型，以及处理比例数据的Beta回归等。 模型拟合与推断： 重点讲解了最大似然估计 (MLE) 方法在GLMs中的应用，包括残差分析、模型诊断（如Deviance残差、Pearson残差）以及参数的统计推断。 模型选择与比较： 介绍了信息准则（如AIC、BIC）以及似然比检验 (Likelihood Ratio Test) 在选择最优模型中的作用。 第二部分：处理分组数据的强大工具——线性混合效应模型 (LMMs) 现实世界的数据往往具有层次结构或重复测量特性。例如，同一受试者在不同时间点的测量值、来自同一学校的学生数据等。这种相关性如果被忽略，会导致标准误差估计错误，从而得出错误的推断。线性混合效应模型是解决这类问题的关键工具。 核心内容包括： 随机效应与固定效应的区分： 明确界定固定效应（我们感兴趣的总体效应）与随机效应（样本特有的、随机抽取的效应）。 基础LMM结构： 详细阐述了LMM的数学形式，包括协方差结构（如随机截距模型、随机斜率模型）。 方差分量估计： 重点介绍了如何使用最大似然 (ML) 和限制性最大似然 (REML) 方法估计随机效应的方差分量。 模型推断与预测： 讨论了固定效应的检验（如Wald检验、F检验）以及如何使用BLUP（最佳线性无偏预测）进行个体水平的预测。 重复测量数据的应用： 探讨了在纵向数据分析中，LMM如何有效地处理不规则采样和缺失数据。 第三部分：融合与扩展——广义线性混合效应模型 (GLMMs) 与高级主题 本书的最后一部分将GLMs和LMMs的理论进行整合，介绍广义线性混合效应模型 (GLMMs)，这是处理具有非正态响应且存在分组结构的复杂数据的终极工具。 核心内容包括： GLMMs的必要性： 解释了为什么传统的LMMs（假设正态误差）不能直接应用于计数或二元数据。 GLMMs的计算挑战： GLMMs的似然函数通常没有封闭形式的解，需要复杂的数值积分或近似方法。我们将介绍主要的近似技术，如惩罚准似然 (PQL) 和拉普拉斯近似。 贝叶斯视角： 简要介绍了贝叶斯方法在处理复杂混合模型时的优势，特别是对于难以估计的随机效应方差。 模型诊断与不确定性量化： 讨论了在混合模型中如何评估模型拟合优度以及量化随机效应和固定效应的不确定性。 实践与软件 本书强调理论与实践的结合。在讲解完每一种模型后，都将提供详尽的软件实现指导。我们将主要使用 R 语言（配合 `lme4`, `glmmTMB`, `MASS` 等核心包）和 SAS（配合 `PROC GLIMMIX`, `PROC GENMOD` 等）进行案例演示。所有代码和数据集都可以在配套的在线资源中获取。 通过本书的学习，读者不仅能够掌握现代统计建模的数学原理，更能自信地将这些强大的工具应用于各自领域的数据分析挑战中，从而做出更科学、更可靠的结论。 --- 预计页数： 约600页 配套资源： 完整的R和SAS代码示例，数据集下载。

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