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

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出版者:

作者:McCulloch, Charles E./ Searle, Shayle R./ Neuhaus, John M.

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2008-6

价格:1228.00 元

装帧:

isbn号码:9780470073711

丛书系列:

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具体描述

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An accessible and self–contained introduction to statistical models–now in a modernized new edition

Generalized, Linear, and Mixed Models, Second Edition provides an up–to–date treatment of the essential techniques for developing and applying a wide variety of statistical models. The book presents thorough and unified coverage of the theory behind generalized, linear, and mixed models and highlights their similarities and differences in various construction, application, and computational aspects.

A clear introduction to the basic ideas of fixed effects models, random effects models, and mixed models is maintained throughout, and each chapter illustrates how these models are applicable in a wide array of contexts. In addition, a discussion of general methods for the analysis of such models is presented with an emphasis on the method of maximum likelihood for the estimation of parameters. The authors also provide comprehensive coverage of the latest statistical models for correlated, non–normally distributed data. Thoroughly updated to reflect the latest developments in the field, the Second Edition features: A new chapter that covers omitted covariates, incorrect random effects distribution, correlation of covariates and random effects, and robust variance estimation A new chapter that treats shared random effects models, latent class models, and properties of models A revised chapter on longitudinal data, which now includes a discussion of generalized linear models, modern advances in longitudinal data analysis, and the use between and within covariate decompositions Expanded coverage of marginal versus conditional models Numerous new and updated examples

With its accessible style and wealth of illustrative exercises, Generalized, Linear, and Mixed Models, Second Edition is an ideal book for courses on generalized linear and mixed models at the upper–undergraduate and beginning–graduate levels. It also serves as a valuable reference for applied statisticians, industrial practitioners, and researchers.

一本探讨统计建模前沿的学术著作。本书聚焦于现代统计分析中日益重要的三种核心模型类型：广义线性模型（GLMs）、线性混合效应模型（LMMs）以及它们之间的融合与扩展。广义线性模型（GLMs）部分，作者深入剖析了其理论基础和广泛应用。GLMs 的核心在于它能够处理非正态分布的响应变量，这在生物学、医学、经济学、社会科学等领域的数据分析中至关重要。本书将从最基础的线性回归模型出发，逐步介绍指数族分布（如二项分布、泊松分布、伽马分布等）以及连接函数（如 Logit、Log、Inverse等）的概念。书中会详细阐述最大似然估计（MLE）的原理，包括如何构建似然函数、求解偏导数并利用数值优化方法得到模型参数。此外，还将讨论模型诊断（如残差分析、离群值检测）和模型选择（如 AIC、BIC）的重要技术，帮助读者理解和评估模型的拟合优度。对于 GLMs 的实际应用，本书将通过丰富的案例研究，展示如何使用 R 或 Python 等统计软件实现这些模型，并对结果进行恰当的解释。重点会放在二元响应模型（如逻辑回归）和计数数据模型（如泊松回归）上，介绍其在分类预测和事件发生率分析中的应用。线性混合效应模型（LMMs）是本书的另一大重点。LMMs 的出现极大地扩展了线性模型的应用范围，尤其是在处理具有层次结构或重复测量的数据时。本书将详尽介绍 LMMs 的基本框架，包括固定效应（fixed effects）和随机效应（random effects）的概念。固定效应代表了研究者感兴趣的、具有特定解释含义的变量的影响，而随机效应则用于捕捉数据中的分组效应、个体差异或时间相关性等未观测到的变异来源。书中会详细讲解不同类型的随机效应结构，例如随机截距模型、随机斜率模型以及嵌套和交叉设计模型。参数估计方面，本书将介绍最大似然（ML）和受限最大似然（REML）两种方法，并讨论它们之间的区别和适用场景。模型诊断将是 LMMs 部分的重要环节，包括如何诊断随机效应的方差分量以及固定效应的假设是否得到满足。本书将通过大量实例，展示 LMMs 在纵向数据分析、多中心试验、面板数据等领域的强大应用能力，强调其在处理数据相关性和估计更准确标准差方面的优势。广义线性混合模型（GLMMs）作为 GLMs 和 LMMs 的结合，将在本书的第三个核心部分进行深入探讨。GLMMs 能够同时处理非正态响应变量和复杂的数据结构，是应对许多现实世界数据的有力工具。本书将介绍 GLMMs 的基本构建原理，解释如何将指数族分布和连接函数与随机效应相结合。参数估计将是 GLMMs 的一个挑战，本书将介绍近似估计方法，如伪似然（pseudo-likelihood）、拉普拉斯近似（Laplace approximation）和高斯-厄米特求积（Gauss-Hermite quadrature）等，并讨论不同方法的计算效率和准确性。模型解释和诊断在 GLMMs 中尤为重要，本书将提供指导，帮助读者理解和评估模型结果，并应对潜在的困难。本书将通过具体案例，展示 GLMMs 在处理二元纵向数据（如重复测量逻辑回归）、计数纵向数据（如重复测量泊松回归）等复杂问题上的成功应用， highlighting its versatility and power in modern statistical modeling. 本书的一个显著特点是其强调实际应用和计算实现。每一部分都将伴随丰富的、可复现的数据分析案例，这些案例来源于实际研究，覆盖了多个学科领域。书中将详细演示如何使用当前主流的统计软件（如 R 语言的 `lme4`、`nlme`、`glmmTMB` 等包，以及 Python 的 `statsmodels` 等库）来构建、拟合和解释这些模型。代码示例清晰易懂，并附有详细的注释，旨在帮助读者快速掌握实际操作技能。此外，本书还将探讨一些高级主题和扩展模型，为读者提供更广阔的视角。这可能包括：模型比较与选择的深度探讨：介绍更为精细的模型选择准则，以及如何利用似然比检验、置换检验等方法来比较嵌套模型和非嵌套模型。贝叶斯统计方法在混合模型中的应用：简要介绍贝叶斯框架下如何处理 GLMs 和 LMMs，以及其在处理复杂模型和获取更丰富的推断信息方面的优势。模型诊断与异常值处理的进阶技术：探讨更鲁棒的模型诊断方法，以及如何识别和处理影响模型估计的异常值或强杠杆点。时间序列与混合模型的结合：讨论如何在混合模型框架下纳入时间序列的自相关结构，以更准确地分析具有时间依赖性的数据。生存分析模型中的扩展：介绍如何在生存分析模型中融入广义线性模型和混合效应模型的思想，例如分层 Cox 回归或联合模型。本书的目标读者是具有一定统计学基础的研究人员、研究生以及对统计建模有浓厚兴趣的实践者。本书不仅仅是一本理论教科书，更是一本实用的操作指南，旨在帮助读者掌握分析复杂数据的强大工具，并在各自的研究领域取得突破。通过对广义线性模型、线性混合效应模型以及广义线性混合模型的全面介绍和深度剖析，本书将为读者构建一个坚实的统计建模理论框架，并赋能读者在实际数据分析中自信地运用这些先进的模型。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价是极其正面的，特别是它在混合效应模型（Mixed Models）部分的阐述，简直是教科书级别的典范。在我的领域里，处理纵向数据和分层数据是家常便饭，随机截距和随机斜率模型是核心工具，但如何恰当地设定协方差结构（比如AR(1)、复合对称等）一直是令人头疼的问题。这本书没有回避这些复杂的实际操作问题。它非常系统地介绍了随机效应的引入如何改变了传统的最小二乘估计框架，转而需要用到BLUP（Best Linear Unbiased Predictors）的概念。作者对这种预测量的推导过程处理得非常优雅，将随机效应的先验信息和观测数据的似然信息完美地结合在一起。更重要的是，它深入比较了在不同场景下，应该选择完全随机效应模型还是只包含随机截距的模型。那些关于残差结构和随机效应结构如何相互作用的讨论，比我在其他任何教材上看到的都要深入和实用。读完这一部分，我感觉自己对如何设计和分析纵向研究的把握性大大增强，不再惧怕那些有着复杂分组结构的数据集了。

评分☆☆☆☆☆

这本《广义、线性与混合模型》的译本，说实话，在拿到它之前，我心里是有点忐忑的。我本身是做应用统计的，日常工作和研究中，线性模型是我的老伙计，但一涉及到非正态响应变量或者复杂的层次结构数据时，那种无力感就上来了。我希望能有一本既能扎实地回顾经典理论，又能把那些“进阶”模型，比如GLM和LMM，讲得清晰易懂的书籍。这本书的装帧和排版倒是无可挑剔，拿到手里沉甸甸的，看着就觉得内容量扎实。我翻开前几章，发现作者在基础线性模型（OLS）的推导上非常细致，连矩阵代数的那些小陷阱都标注出来了。对于我这种需要时不时回忆协方差矩阵性质的人来说，这种细致是救命稻草。作者似乎非常注重理论和实践的平衡，每讲解完一个核心概念，都会紧接着给出实际的应用场景和案例，这让我感觉自己不是在啃一本纯数学的教科书，而是在学习一套实用的工具箱。尤其是在方差分量估计那块，传统教材往往一带而过，这本书却用了整整一章的篇幅，从最大似然法（ML）到限制性最大似然法（REML），每一步的逻辑推导都非常清晰，让人明白为什么REML在估计方差分量时通常更优越。虽然初看内容深度很高，但多读几遍后，发现它像一个耐心的老师，带着你一步步登上统计建模的高山。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的难度对于初学者来说是相当大的，但对于有一定统计学基础，希望将自己的建模能力提升到专业水平的从业者而言，它提供了一个无可替代的视角。我的感受是，它是一本“需要慢读”的书。例如，关于模型诊断的部分，它没有停留在传统的残差图分析，而是深入探讨了在GLM和LMM框架下，如何使用Deviance残差、Pearson残差以及更复杂的诊断统计量来评估模型拟合优度。尤其是在处理模型中可能存在的过度离散（Overdispersion）问题时，作者提供了非常详尽的替代方案，比如Quasi-likelihood方法和负二项式模型的详细推导，这比我之前依赖的软件默认选项要扎实得多。读完后，我感觉自己不再仅仅是一个模型的使用者，更像是一个能够理解模型内在机制的“架构师”。这本书的价值不在于它能帮你快速解决一个具体问题，而在于它能重塑你对统计建模复杂性的认知，让你能够驾驭那些最棘手的现实数据问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的初衷，更多是为了攻克广义线性模型（GLM）那一块的知识盲区。我之前对泊松回归和二项式回归的理解，大多停留在“换个链接函数”的表面层次，对于那些深刻的、内在的统计学原理总感觉隔着一层纱。这本书在讲解GLM时，引入了指数族分布的统一视角，这一下子让我醍醐灌顶。作者没有直接抛出Logit或Logit链接函数，而是先从指数族分布的自然参数和充分统计量开始讲起，这种由宏观到微观的叙事方式，极大地提升了理解的层次感。它让你明白，我们使用的各种回归模型，从普通线性回归到Logistic回归，本质上都共享着同一个数学框架。我特别欣赏它对指数族中“均值和方差之间的关系”的深入探讨，这直接解释了为什么在泊松回归中方差会等于均值，在Gamma回归中会呈现出特定的异方差结构。这种对“为什么”的刨根问底，让我在处理实际的计数数据和比例数据时，能够更加自信地选择和修正模型，而不是仅仅依赖软件输出的结果。对于那些渴望超越“会用R语言跑GLM”的读者来说，这本书提供的理论深度是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

从一个追求效率和清晰度的读者角度来看，这本书最大的亮点在于其内容的组织和逻辑的连贯性。它并非简单地堆砌公式和定理，而是构建了一个层层递进的知识体系。你可以清晰地看到，从最基础的线性模型，如何通过引入一个“权重矩阵”的修改，过渡到广义最小二乘（GLS），再到通过引入随机效应实现对协方差结构的内部建模，最终汇聚到广义线性混合模型（GLMM）这个大熔炉。这种叙事结构避免了知识点的碎片化。我喜欢它对假设检验的讨论，特别是对于涉及固定效应和随机效应参数的似然比检验，它不仅给出了公式，还详细解释了自由度的调整问题，这是在许多快速入门的材料中经常被忽略的细节。这种对细节的关注，使得这本书不仅适用于快速查找某个特定公式，更适合作为一个结构化的学习路径。当我需要复习某个知识点时，我总能很快定位到其在整个理论框架中的位置，这极大地提升了学习和参考的效率。

评分☆☆☆☆☆