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Generalized additive models:an introduction with R 版權信息
- ISBN：9787519295721
- 條形碼：9787519295721 ; 978-7-5192-9572-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Generalized additive models:an introduction with R 本書特色
本書包含的內容比書名還要多得多！除了作為廣義可加模型的首選參考書之外，本書還對線性模型、線性混合模型、廣義線性模型和廣義可加混合模型進行了非常清晰和簡潔的介紹，可謂是一本全面的回歸建模指南。 美國國家科學院院士Trevor Hastie贊譽此書和R軟件是對應用統計學和數據科學的杰出貢獻！
Generalized additive models:an introduction with R 內容簡介
◎內容簡介 廣義可加模型（GAM）是處理建模結果和協變量之間非線性關系的方法。本書的第１版已成為國際上該領域的主流教材和參考書之一，并且是唯一一部包含大量實例和軟件實現的導論指南。第２版比第１版更具可讀性，不僅對全書進行了重構，而且添加了一些新材料，包括自適應平滑、位置尺度建模和函數性數據分析等。書中提供了線性模型、線性混合模型和廣義線性模型（GLM）的必要背景，然后對GAM和相關模型的理論和應用都進行了深入講授。作者將他的方法建立在懲罰回歸樣條模型框架的基礎上，并且在大力關注GAM的實際方面的同時，討論了這些方法背后的理論解釋。使用R軟件則更有助于解釋理論并展示該方法的實際應用。書中每章都包含大量練習，并在全書*后的附錄C和本書的配套R數據包gamair中提供了解答。本書可供統計工作者和高等院校有關專業師生閱讀和參考，既可以作為授課教材，也可供自學使用。
Generalized additive models:an introduction with R 目錄
◎圖書目錄
Preface
1. Linear Models
2. Linear Mixed Models
3. Generalized Linear Models
4. Introducing GAMs
5. Smoothers
6. GAM theory
7. GAMs in Practice: mgcv
Appendix A. Maximum Likelihood Estimation
Appendix B. Some Matrix Algebra
Appendix C. Solutions to Exercises
展開全部
Generalized additive models:an introduction with R 作者簡介
◎作者簡介 西蒙·伍德（Simon N. Wood），英國愛丁堡大學統計學教授，先前還曾在巴斯大學和布里斯托大學任教。他是R包mgcy的作者，主要研究方向為統計計算、平滑方法和統計生態學及流行病學。伍德教授是統計學國際頂級期刊Journal of the Royal Statistical Society, Series B的主編，并受邀在皇家統計學會（RSS）的2022年國際大會上做主題演講。
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