Extending the Linear Model With R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regress...

"Extending the Linear Model With R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models" von Julian James Faraway ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Erweiterung linearer Modelle unter Verwendung der statistischen Programmiersprache R befasst. Das Buch richtet sich an Leser, die bereits mit grundlegenden linearen Regressionsmodellen vertraut sind und ihr Wissen auf fortgeschrittenere Methoden ausweiten möchten. Der Autor führt in die Theorie und Anwendung verallgemeinerter linearer Modelle (GLMs) ein, die es ermöglichen, Daten zu modellieren, die nicht normalverteilt sind. Dies schließt binäre oder zählbare Daten ein. Darüber hinaus behandelt das Buch gemischte Effekte-Modelle, die besonders nützlich sind bei Daten mit verschachtelten oder hierarchischen Strukturen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf nichtparametrischen Regressionsmethoden, die weniger Annahmen über die Form der Beziehung zwischen den Variablen machen und dadurch flexibler in der Anpassung von Modellen an komplexe Datensätze sind. Faraway verwendet zahlreiche Beispiele und Datensätze in R, um die Konzepte praxisnah zu erläutern. Dabei legt er großen Wert darauf, sowohl theoretische als auch praktische Aspekte abzudecken und bietet Übungen zur Vertiefung des Gelernten an. Insgesamt ist das Buch eine wertvolle Ressource für Statistikstudenten sowie Praktiker, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit erweiterten Regressionsmodellen verbessern möchten.