Generalized Linear Models: Monographs on Statistics and Applied Probability

Considerăm ediția a doua a lucrării Generalized Linear Models drept resursa definitivă pentru înțelegerea modului în care o variabilă de răspuns depinde de o combinație de variabile explicative și de clasificare. Metodologia propusă de P. McCullagh și John A. Nelder se fundamentează pe un tratament unificat al metodelor de analiză pentru diverse tipuri de date, fiind organizată riguros pentru a ghida cititorul de la fundamentele teoretice către aplicații complexe.

Structura volumului reflectă o progresie logică, începând cu originile modelelor liniare generalizate și procesele de adaptare a modelelor, continuând cu analiza erorilor și a predictoriilor liniari. Capitolele dedicate datelor binare și modelelor politomice sunt esențiale, explorând distribuția binomială și funcțiile de verosimilitate. Această ediție extinde substanțial discuțiile despre modelele log-liniare și funcțiile de cvasi-verosimilitate, introducând în nucleul teoretic metode noi pentru componentele de dispersie.

Apreciem relevanța directă a acestui tratament în domenii precum agricultura, biologia și ingineria. Comparabil cu An Introduction to Generalized Linear Models de Annette J. Dobson în rigurozitate, volumul de față se distinge prin profunzimea monografică și actualizarea pentru noile metode de estimare și verificare a modelelor, fiind mai degrabă un text de referință pentru cercetare decât un simplu manual introductiv. Deși materialul este în mare parte de sine stătător, rigoarea sa matematică îl plasează ca standard în seria Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability.