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カスタマーレビュー

5つ星のうち3.8
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2013年1月14日
すばらしい教科書です。一般化線形モデルを多少かじった研究者が、その原理や落とし穴をもっとしっかり理解しようとすると、フィッシャーの情報行列や情報量規準などの難解な概念にぶつかり、先に進めなくなりがちです。こうした難解な概念を、できる限りわかりやすく具体的につたえて、読者を導いてくれるのが、この教科書です。一般化線形モデルを少し学んだ人、かつ、Rの基本を身につけている人たちが、次に手に取るべき本です。
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2015年6月21日
個人的には、GLMを扱う本としては北大の久保先生の「緑本」が有名だと思いますが、
この本は緑本とは異なり、GLMのみに焦点をあて、かつRを動かしまくるため、RでのGLMの学習に最適でした。
Rのサンプルコードも多く満足でした。
ひとつ批判するとすれば、数式的にGLMをちゃんと理解できるほど詳細に書かれていわけではないので、
その点を詳しく書いていれば、GLMの本としては最高のものになると思います。
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2016年7月1日
一般化線型モデルを、Rで動かすためこの本を買いました。この本だけでは、一般化線型モデルの理論面までわからないと思います。Dobdonの「一般化線形モデル入門」を読んだ後に読まれることをおすすめします。ブラックボックス的なロジスティック回帰分析を行わないためには、必読と思いました。おすすめです。
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2016年4月14日
安藤正人のマルチレベルモデル入門よりも、さらにさまざまなRパッケージの紹介がされていて良い。
タイトル通り、R前提の話なので、Rを使う私にとっても、一般化線形モデルでわからなくなったときの調べものとして重宝しています。

持っておいて損はないですね。
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2016年11月14日
ロジスティック回帰分析の本は出てはいますが、個人で利用するには敷居の高い、高価なソフトのSASを使ったものや、数学的な公式ばかりで、一通り読んでもあまり身につきません。その点、これは、フリーソフトのRを使っているので、取り組みやすく、実用できです。
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2012年10月13日
統計科学としてデータ解析手法のデータマイニングなどを包含したデータサイエンスという用語を定義し、それにフリーソフトのデータ解析ソフト「R」を使う入門書とのことですが難しいです。

シリーズなので、他にパターン認識、多次元解析、デジタル画像処理などもありますが、その中で一般線形モデルに特化した一冊。

従い、学校の数学で学んだ、確率分布や最尤法、ポアソン分布などが、その解説と共に数式、論理式が続々並び、そこからRでのプログラミング例に続く・・という構成です。

ということで、Rの使い方を知るのではなく、そもそも一般線形モデルとして確率分布を基に最尤法とはこういうことだから、Rのプログラミングがこうなると解説され教科書と言っても良いかと。

一番興味を引いたのは、やはり線形モデルを実践的に活用できるポアソン分布ですが、Rを使うほどの実用シーンもなく(エクセルで充分なのが現実)と痛感しました。
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