Foundations of Linear and Generalized Linear Models (Wiley Series in Probability and Statistics)

"Foundations of Linear and Generalized Linear Models" von Alan Agresti bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Anwendung linearer und verallgemeinerter linearer Modelle. Das Buch ist Teil der Wiley Series in Probability and Statistics und richtet sich an fortgeschrittene Studenten sowie Fachleute im Bereich Statistik. Agresti beginnt mit einer detaillierten Darstellung der klassischen linearen Modelle, einschließlich der zugrunde liegenden mathematischen Prinzipien, Schätzmethoden und Modellanpassung. Anschließend erweitert er den Fokus auf verallgemeinerte lineare Modelle (GLMs), die es ermöglichen, Daten mit nicht-normalverteilten Fehlerstrukturen zu analysieren. Dies umfasst Binomial- und Poisson-Regressionen sowie Logit- und Probit-Modelle. Das Buch kombiniert theoretische Erklärungen mit praktischen Anwendungen und enthält zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Bereichen wie Biostatistik, Sozialwissenschaften und Ingenieurwesen. Übungen am Ende der Kapitel helfen dem Leser, das Gelernte zu vertiefen. Insgesamt bietet Agrestis Werk eine solide Grundlage für das Verständnis und die Anwendung dieser wichtigen statistischen Methoden.