Sách giáo khoa về GLM bên ngoài Bernoulli, Binomial và Poisson?

Chỉnh sửa : Câu hỏi Cuốn sách tốt nhất về mô hình tuyến tính tổng quát cho người mới là gì? không trả lời câu hỏi của tôi. Đối với một điều, về cơ bản, tôi có tất cả các cuốn sách được đề cập trong câu trả lời cho câu hỏi đó. Họ không bao gồm tài liệu này. Tôi đã nhấn mạnh những phần cần nhấn mạnh đặc biệt trong câu hỏi của tôi. Những cuốn sách giáo khoa "người mới" này không bao gồm các chủ đề mà tôi đang tìm kiếm.

Mỗi sách giáo khoa tôi đã thấy trên các mô hình tuyến tính hoặc mô hình tuyến tính tổng quát bao gồm các GLM Bernoulli, nhị thức và poisson thông thường (mô hình tuyến tính tổng quát).

Tôi đang tìm một cuốn sách giáo khoa bao gồm lý thuyết đằng sau các loại GLM khác mà tôi đã đọc về: ví dụ: bình thường, nghịch đảo Gaussian và Gamma (và tôi nghĩ rằng tôi cũng đã nghe nói về Tweedie GLM từ ai đó; t nhớ ở đâu).

Có ai biết tài liệu này được bao phủ trong sách giáo khoa không?

Tôi không biết tại sao cuốn sách Các mô hình tuyến tính tổng quát của McCullagh và Nelder không nên là một ứng cử viên hàng đầu. Nó được coi là công việc sáng lập trên GLM. Đó là một cuốn sách kỹ thuật cao, tập trung vào giải thích, lý thuyết tiệm cận và khuôn khổ chung. GLM không có gì khác hơn là một hàm liên kết và mối quan hệ phương sai trung bình. Nói như một nhà toán học, tất cả các GLM "thế hệ thứ hai" mà bạn đề cập chỉ là những trường hợp đặc biệt của khung; và vì vậy với sự hiểu biết tốt và một chút tự tin, bạn có thể rút ra, thực hiện, phù hợp, diễn giải và kiểm tra bất kỳ mô hình nào trong số đó.

Trong cuốn sách, bạn có thể tìm thấy nhiều ví dụ phân tích dữ liệu ứng dụng về các vấn đề và suy luận thú vị, chẳng hạn như mô hình liên kết tích lũy (như tỷ lệ cược tỷ lệ), mô hình Cox (một GLM thú vị), liên kết cloglog để tồn tại rời rạc, v.v.

Cuốn sách này không phải là một cuốn từ điển toàn diện về GLM có tên (sẽ lãng phí thời gian) cũng không phải là hướng dẫn thực hiện từng bước chi tiết để lắp GLM trong R (nó giả định rằng người đọc có bí quyết). Tuy nhiên, nó rất phù hợp với R's glm. Tệp trợ giúp thậm chí còn thể hiện các mô hình phù hợp với các chức năng liên kết tùy chỉnh.

Cuốn sách Mở rộng mô hình tuyến tính với R của Faraway có một chương về "GLM khác", và chương hồi quy đếm cũng có một cuộc thảo luận về nhị thức âm.

Mô hình tuyến tính tổng quát với H20 có một cái gì đó trên Gamma GLM và Tweedie GLMs. Lưu ý rằng Tweedie GLM được sử dụng thường xuyên bởi các công ty bảo hiểm, vì vậy bạn có thể tìm thấy nhiều tài liệu hơn với các từ khóa từ đó.

Hardin và Hilbe bao quát hơn một chút so với cuốn sách cơ bản điển hình (Dobson và Barnett, v.v.); mục lục cho thấy họ có các chương bao gồm Gamma, Gaussian nghịch đảo, v.v. Khi tôi nhớ họ cũng có một số phần mở rộng hữu ích khác cho dữ liệu đếm (như NB1, tức là một nhị thức âm có phương sai tỷ lệ với trung bình chức năng của giá trị trung bình).