出版社内容情報
●内容
一般化線形モデルは，回帰分析，t検定，分散分析，共分散分析，ロジスティック回帰，対数線形モデル，生存分析，一般化推定方程式など，いろいろな統計的方法に対する統一的な枠組みを与える。本書は1993年に翻訳を出版した「統計モデル入門」の第2版にあたる。近年，医学の分野を中心に高度の統計手法が要求されはじめたことに伴い，本書のように理論をしっかり解説した書物が要求されている。
目次
第１章 序論
第２章 モデルの当てはめ
第３章 指数型分布族と一般化線形モデル
第４章 推定
第５章 推測
第６章 正規線形モデル
第７章 ２値変数とロジスティック回帰
第８章 名義および順序ロジスティック回帰
第９章 計数データ、ポアソン回帰および対数線形モデル
第１０章 生存時間解析
第１１章 クラスターデータおよび経時データ
著者等紹介
田中豊［タナカユタカ］
１９６２年東京大学工学部応用物理学科卒業。現在、南山大学数理情報学部教授・理学博士
森川敏彦［モリカワトシヒコ］
１９７０年東京大学工学部計数工学科卒業。元久留米大学教授・数理学博士
山中竹春［ヤマナカタケハル］
１９９８年早稲田大学理工学部数学科卒業。現在、国立病院九州がんセンター室長・理学博士
冨田誠［トミタマコト］
２００１年岡山大学大学院自然科学研究科修了。現在、南山大学数理情報学部専任講師・博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
saru
1
難しい2015/01/17
Chris
1
一般化線形モデル(GLM)の(医療)データへの適用方法について非常に丁寧に書かれている本です。初めの5章で統計学の復習＋GLMの理論の紹介があり、6章から11章で実際のデータへの適用方法が紹介されています。著者のDobsonが医療統計の研究者なので適用例が偏ってはいますがGLMを使う状況での一般的な問題点などを扱っていて他の分野への応用も容易に想像できるよう配慮されています。実験計画やパネルデータ分析、生物統計など幅広い分野の人におすすめできる本です。2014/10/27
葉
1
ミクロ・マクロ経済学系かなと思ったが、統計学の内容だった。クラスターデータと経時データは今後使う可能性がある。ロジスティック回帰モデルはしっかり復習しないとロジット関数を理解できないと感じた。正規分布・一様分布、密度関数などに、ついても詳しく載っている。もう少し統計学の知識を付けたら購入を検討する。2014/07/29
Hidenori Takahashi
0
原理から解説するので、統計学の学生が輪読とかするには持ってこいだが、片手間で読むにはしんどい。2017/01/01
