Modelos lineales generalizados

Título original:

Generalized Linear Models

Contenido del libro:

El éxito de la primera edición de Generalized Linear Models condujo a la actualización de la segunda, que sigue ofreciendo un tratamiento unificado y definitivo de los métodos para el análisis de diversos tipos de datos. En la actualidad, sigue siendo popular por su claridad, riqueza de contenido y relevancia directa para aplicaciones agrícolas, biológicas, sanitarias, de ingeniería y de otros tipos.

Los autores se centran en examinar el modo en que una variable de respuesta depende de una combinación de variables explicativas, de tratamiento y de clasificación. Hacen especial hincapié en el importante caso en que la dependencia se produce a través de alguna combinación lineal desconocida de las variables explicativas.

La segunda edición incluye temas añadidos al núcleo de la primera edición, como los métodos de verosimilitud condicional y marginal, la estimación de ecuaciones y los modelos de efectos de dispersión y componentes de dispersión. La discusión de otros temas -modelos log-lineales y relacionados, modelos de regresión log odds-ratio, modelos de respuesta multinomial, modelos lineales inversos y relacionados, funciones de cuasi-verosimilitud y comprobación de modelos- se ha ampliado e incorpora revisiones significativas.

La comprensión del material requiere simplemente un conocimiento de la teoría de matrices y de las ideas básicas de la teoría de la probabilidad, pero en su mayor parte, el libro es autónomo. Por lo tanto, con sus ejemplos trabajados, abundantes ejercicios y temas de uso directo para investigadores de muchas disciplinas, Modelos lineales generalizados sirve como texto ideal, guía de autoestudio y referencia.