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Generalized Additive Models: An Introduction With R Relié – 30 mai 2017
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The first edition of this book has established itself as one of the leading references on generalized additive models (GAMs), and the only book on the topic to be introductory in nature with a wealth of practical examples and software implementation. It is self-contained, providing the necessary background in linear models, linear mixed models, and generalized linear models (GLMs), before presenting a balanced treatment of the theory and applications of GAMs and related models.
The author bases his approach on a framework of penalized regression splines, and while firmly focused on the practical aspects of GAMs, discussions include fairly full explanations of the theory underlying the methods. Use of R software helps explain the theory and illustrates the practical application of the methodology. Each chapter contains an extensive set of exercises, with solutions in an appendix or in the book's R data package gamair, to enable use as a course text or for self-study.
- Nombre de pages de l'édition imprimée476 pages
- LangueAnglais
- ÉditeurProductivity Press
- Date de publication30 mai 2017
- Dimensions20.3 x 25.4 x 4.7 cm
- ISBN-101498728332
- ISBN-13978-1498728331
Description du produit
Biographie de l'auteur
Simon N. Wood is a professor of Statistical Science at the University of Bristol, UK, and author of the R package mgcv.
Détails sur le produit
- Éditeur : Productivity Press; 2e édition (30 mai 2017)
- Langue : Anglais
- Relié : 476 pages
- ISBN-10 : 1498728332
- ISBN-13 : 978-1498728331
- Poids de l'article : 1,05 Kilograms
- Dimensions : 20.3 x 25.4 x 4.7 cm
- Classement des meilleures ventes d'Amazon : 277 en Probabilités
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- 53,511 en Personnages scientifiques (Livres)
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Honestly, the first 3 chapters are pretty much waste of time...
The author has a style of hammering in a certain way of presenting the theory, when simpler approaches are out there.
I wish there were more books on generalized additive models.
I'll try to update my review as I progress more in the book.
I would recommend a background in GLMs as well as some Bayesian inference for this book.