Existe uma bíblia GLM?

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Existe consenso no campo da estatística de que um livro é a melhor fonte absoluta e cobre completamente todos os aspectos do GLM - detalhando tudo, desde estimativa até inferência?

generalized-linear-model estimation references inference Erosennin
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Na minha opinião, nenhum livro deve ser considerado a primeira e a última palavra em qualquer tópico, e muitas vezes é uma má idéia tentar tê-lo. Além disso, leva as pessoas a tratar declarações em trabalhos excessivamente abrangentes como prescritivas - isso geralmente leva a práticas inadequadas quando essas declarações são aplicadas de maneira muito ampla. Eu preferiria ver vários trabalhos mais curtos do que um grande - entre outras coisas, ajuda a impedir a estagnação - por exemplo, é mais fácil substituí-los quando um trabalho curto melhor sobre esse aspecto aparece (ou seja, para manter-se atualizado). ...
ctd
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ctd ... Também ajuda a ler várias abordagens diferentes sobre o mesmo tópico, o que há uma tendência a evitar se um livro for visto como "a" referência.
Glen_b -Reinstala Monica
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Um livro cobrindo todos os aspectos é impossível de escrever e impossível de ler. Então esqueça isso. Em vez disso, você precisa procurar um livro que responda às suas perguntas. Portanto, deve ser apropriado para o seu conhecimento em segundo plano e deve lidar com perguntas que provavelmente aparecerão no tipo de aplicativos que você está planejando. McCullagh e Nelder sugeridos por @Tim é um ótimo livro e, na época, foi um grande passo à frente, mas pode ou não ser o livro certo para você.
Maarten Buis
Obrigado pela contribuição. Fiquei curioso para saber se foi feita alguma tentativa de criar uma "Bíblia", mesmo que você faça pontos muito bons por que seria uma má idéia. Pessoalmente eu não tenho uma pergunta a necessidade de ser respondidas, apenas sendo curioso aqui :)
Erosennin

Respostas:

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Existe consenso no campo da estatística de que um livro é a melhor fonte absoluta e cobre completamente todos os aspectos do GLM - detalhando tudo, desde estimativa até inferência?

Não, não há. No entanto, a referência clássica sobre GLM seria:

McCullagh, P. & Nelder, JA (1989). Modelos lineares generalizados. Pressione CRC.

Tim
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Esteja avisado de que é uma leitura bastante difícil. Mas vale a pena.
precisa saber é o seguinte
@mdewey Sabendo disso, vou abraçar meu futuro frustração
Erosennin
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@mdewey não é tão difícil :)
Tim
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É difícil de bater

Modelos lineares generalizados. P. McCullagh, J. Nelder. CRC Pressione. 2ª edição, 1989

É abrangente.

Robert Long
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Isso explica os conceitos de uma maneira simples? Eu tentei um livro de Alan _ Agresti (fundamentos da linear e generalizada linear modelos Foi difícil para mim acompanhar..
R.Hes
Agresti é um bom livro. Existe alguma coisa em particular com a qual você lutou? Qualquer livro sobre glms vai assumir um certo nível de matemática. Você pode se beneficiar do estudo de alguns conceitos subjacentes, como álgebra matricial e teoria estatística geral.
Robert Long
Sim. Definitivamente, é um bom livro, sem dúvida. Mas você sabe que algumas vezes ele pula alguns conceitos que ainda não foram discutidos. Por exemplo, eu estava tentando descobrir a prova da função menos quadrada e, no meio do caminho, diz "com base na fórmula do momento do produto pearson ..." e então tudo se desfaz em minha mente. Como devo saber sobre Pearson - produto - fórmula, quando estava tentando entender os quadrados simples para uma regressão simples de linhas no capítulo 2 do livro. A distribuição de Pearson está nos capítulos posteriores. Então você sabe que esse tipo de coisa me incomoda.
R.Hes
Observe que Tim ofereceu essa referência exata em uma resposta postada antes desta (abril x julho). Parece ser uma duplicata de sua resposta.
Glen_b -Reinstate Monica
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Eu não acho que exista um único livro que seja exatamente o que você deseja. Pela sua descrição, acho que o melhor ajuste seria:

É um clássico. Ele cobre a matemática, mas também é mais introdutório do que outros livros que o fazem.

- Reinstate Monica
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A coisa mais próxima que encontrei de uma Bíblia GLM são os Modelos Estatísticos Lineares Aplicados de Kutner, Nachtsheim, Neter e Li. Tem mais de 1400 páginas e abrange regressão linear e GLMs. Virtualmente, qualquer coisa que envolva GLMs pode ser encontrada nesse livro.

Brandon Sherman
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Felicidades! Vou dar uma olhada nisso
Erosennin
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A pergunta diz GLM, mas a tag diz modelo linear generalizado . Corrija-me se estiver errado, mas acho que este é um livro de modelos linear geral .
Nick Cox
Não, definitivamente generalizou. Poisson, regressão logística, binomial negativo, probit, etc.
Brandon Sherman
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Do principal revisor da Amazon: "Minha única decepção com relação ao conteúdo foi a cobertura bastante reduzida de modelos de efeitos aleatórios e mistos e GLMs". Mas tem o tamanho de uma bíblia, pelo menos :-)
Erosennin
Modelos de efeitos aleatórios e mistos são tão complexos que você precisa de um livro inteiramente sobre eles. Para um livro de 1400 páginas que cobre literalmente todo o resto, você precisaria de algum tipo de encadernação louca para se encaixar nisso! Para efeitos aleatórios e mistos, Gelman & Hill é o padrão-ouro.
Brandon Sherman
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O livro Nelder já mencionado é bom.

Apenas para mais considerações, eu recomendaria Elements of Statistical Learning Second Edition de Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. Eu gosto de ESL porque abrange uma variedade de tópicos estatísticos e de aprendizado de máquina. Ele mostra como os GLMs se encaixam com outras técnicas (e é gratuito).

E como visto em esta pergunta , eu recomendo o texto Simon Wood modelos aditivos generalizados: uma introdução com R . Eu realmente acredito que o texto do Wood vale a pena considerar porque, embora ele diga que abrange GAMs, ele realmente cobre LMs, GLMs e GAMs em detalhes e apresenta algumas técnicas de modelagem mista também. A abordagem de Wood é apresentar cada tópico com uma base teórica, mas o texto é muito prático e já possui exemplos em um pacote R que pode ser baixado para acompanhar o livro.

Eric
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Livros introdutórios:

  • Uma introdução aos modelos lineares generalizados , de George Dunteman e Moon-Ho Ho (2006). Apenas 72 páginas.

  • Modelos lineares generalizados: uma abordagem unificada , por Jeff Gill (2001) Isso também é curto (101 páginas).

Depois, você tem mais livros mais longos, como o que você mencionou (444 páginas), ou o da outra resposta (511 páginas).

luchonacho
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Um bom livro é o de Fahrmeir et al https://www.amazon.com/Multivariate-Statistical-Modelling-Generalized-Statistics/dp/0387951873/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1506715879&sr=1-1 " Modelagem Estatística Multivariada Baseada em Modelos Lineares Generalizados (segunda edição) ", talvez não para um primeiro tratamento, mas para várias extensões do modelo básico e cobertura de algoritmos computacionais. Como o título diz, extensões multivariadas, abordagens semiparamétricas (splines) e extensões de séries temporais e muito mais.

kjetil b halvorsen
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