- 广义可加模型导论(R语言描述第2版)(英文版)
- - 作者：(英)西蒙·伍德|责编:陈亮
  - 出版社：世图出版公司
  - ISBN：9787519295721
  - 出版日期：2022/08/01
  - 页数：476
- 售价：55.6

内容大纲
该书的第1版已成为广义可加模型(GAMs)的主要参考教材之一，并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的教材。第2版新增了有关混合模型的介绍，涵盖的平滑器范围大幅扩大，包括自适应平滑、基于惩罚的P样条、Duchon样条、球面样条、高斯过程平滑器等。GAM理论也已进行了实质性更新，包括最近改进的估计和推理方法以及大型数据集和模型的方法。包括生存模型、位置尺度模型、功能数据分析、时空建模、贝叶斯模拟等的新示例。
读者对象：计算及相关专业本科生和研究生。
作者介绍
目录
Preface
1  Linear Models
  1.1  A simple linear model
  Simple least squares estimation
    1.1.1  Sampling properties of B
    1.1.2  So how old is the universe?
    1.1.3  Adding a distributional assumption
  Testing hypotheses about B
  Confidence intervals
  1.2  Linear models in general
  1.3  The theory of linear models
    1.3.1  Least squares estimation of B
    1.3.2  The distribution of B
    1.3.3  (Bi-Bi)/oBi~tn-p
    1.3.4  F-ratio results I
    1.3.5  F-ratio results Ⅱ
    1.3.6  The influence matrix
    1.3.7  The residuals, E, and fitted values, u
    1.3.8  Results in terms of X
    1.3.9  The Gauss Markov Theorem: What's special about least squares?
  1.4  The geometry of linear modelling
    1.4.1  Least squares
    1.4.2  Fitting by orthogonal decompositions
    1.4.3  Comparison of nested models
  1.5  Practical linear modelling
    1.5.1  Model fitting and model checking
    1.5.2  Model summary
    1.5.3  Model selection
    1.5.4  Another model selection example
  A follow-up
    1.5.5  Confidence intervals
    1.5.6  Prediction
    1.5.7  Co-linearity, confounding and causation
……
2  Linear Mixed Models
3  Generalized Linear Models
4  Introducing GAMs
5  Smoothers
6  GAM theory
7  GAMs in Practice: mg CV

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