Generalized Linear Models: A Unified Approach
Lingua: inglese
Editore: Sage Pubns, 2019
Serie: Libro 173 di 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Brossura
- Nuovo

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Codice articolo zk1506387349
- Titolo
- Generalized Linear Models: A Unified Approach
- Autore
- Gill, Jeff/ Torres, Michelle
- Editore
- Sage Pubns
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1506387349
- ISBN 13
- 9781506387345
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 0,2 chilogrammi
- Serie
- Libro 173 di 194: Quantitative Applications in the Social Sciences
Generalized Linear Models: A Unified Approach provides an introduction to and overview of GLMs, with each chapter carefully laying the groundwork for the next. The Second Edition provides examples using real data from multiple fields in the social sciences such as psychology, education, economics, and political science, including data on voting intentions in the 2016 U.S. Republican presidential primaries. The Second Edition also strengthens material on the exponential family form, including a new discussion on the multinomial distribution; adds more information on how to interpret results and make inferences in the chapter on estimation procedures; and has a new section on extensions to generalized linear models.
Software scripts, supporting documentation, data for the examples, and some extended mathematical derivations are available on the authors’ websites as well as through the \texttt{R} package \texttt{GLMpack}. Supporting material (data and code) to replicate the examples in the book can be found in the ′GLMpack′ package on CRAN or on the website&
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Informazioni sull’autore
Michelle Torres is Assistant professor in the Department of Political Science at Rice University. She holds a PhD in Political Science and a AM in Statistics from Washington University in St. Louis. Her research interests are in the fields of political methodology, with a special focus on survey methodology, computer vision, causal inference, public opinion, and political communication.
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