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[BOOKデータベースより]
第1章 一般化線形モデルとその構成要素
[日販商品データベースより]第2章 最尤法と一般化線形モデル
第3章 離散的データを目的変数とする一般化線形モデル
第4章 離散的データと過分散
第5章 擬似尤度
第6章 ランダム効果の変数と混合モデル
第7章 交互作用
第8章 パラメトリック・ブートストラップ
第9章 新しい誤差構造とリンク関数など
付録A.1 確率分布
付録A.2 最尤法の説明
一般化線形モデルは,各種の統計的方法を,回帰を拡張した統一的な枠組みのもとで扱うもので,線形重回帰,分散分析,ロジスティック回帰,対数線形モデル(分割表の分析),ポアソン回帰,ガンマ回帰などを含む。現在,さまざまな分野で広く使われ,多くの統計ソフトウェアが対応している。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,一般化線形モデルの基本的な使用法を最尤法による検定や推定などを含めて解説するとともに,一般化線形モデルを実際の場面で使用する際に遭遇することの多い混合モデルやパラメトリック・ブートストラップ,擬似尤度などの手法を解説している。簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読んでいくことにより,尤度と最尤法の基本的な考え方を身につけることができる。また,多くの統計ソフトウェアでは対応されていない特徴をもつデータや仮説に対して,一般化線形モデルを拡張して対応する方法も解説している。