Rでの解析方法も載っています。難しいだけの本ではありません。第1章は一般化線形モデルの概要の説明。第2章からさっそくRのglm関数を使った解析に入ります。第3章では、ポアソン回帰、ロジスティック回帰、対数線形モデルを一気に学べます。第4章は、一般化線形モデルをしているとよくはまる「過分散」の問題と対処法について解説されています第5章は擬似尤度です。過分散への対策としてよく使われますが、6章の一般化線形混合モデルを使ったほうが柔軟に解析できますので、深く読み込まなくてもOKです。いえ、擬似尤度の解説でここまで丁寧なのはほかに見た覚えがないので、興味のある方は是非。第6章は一般化線形混合モデルです。びっくりするくらい丁寧です。交互作用の考え方や、解析の注意点、解釈の仕方が書かれています。私が読んだ本の中で、最も詳しく交互作用を解説している本です。第8章はパラメトリックブートストラップ検定。第9章は一般化線形モデルを拡張する方法についてです。みどり本のようなMCMCや階層ベイズの紹介とは違った方向であることに注意してください。数式の展開などが載っていますので、興味があればぜひ。逆に言えば、難しい数式展開は補遺においているので、本文は読みやすくなっているのもポイントです。今までは、本の難易度で分けてきましたが、同じ難易度でも内容にかなり違いがあります。そこで、簡単な本から難しい本へと進んでいく道順を紹介します。以下のパターンを紹介します1.統計学のリテラシーを身に着けたい2.推測統計を学びたい。統計学が最強の学問である2冊目マンガでわかる統計学(オーム社)副読本この世で一番おもしろい統計学マンガでわかる統計学を読了することを目標にするのがよいかと思います。この段階では記述統計に詳しいオーム社さんの本がお勧め。マンガだからと甘く見ていると痛い目を見る本格的な本なので、これ1冊読み終えるだけで、だいぶんと力がついていると思いますよ。推測統計のさわりについては、「この世で一番面白い統計学」を読んでおくとイメージがわきます。オーム社さんの本が難しければこちらをどうぞ。2.推測統計を学びたい。(第5部まで)こちらは逆に、マンガでわかる統計学からのスタートとなります。統計リテラシーを身に付けた後で進むにもちょうど良いです。2冊目にはピンク本(生物学を学ぶ人のための統計の話)をお勧めします。検定のイメージをつかんでいただきたいからです。検定は多くの人が挫折するところです。比喩を使わずに、「p値という確率」を求める発想をぜひ理解してください。難関である東京大学出版会の統計学入門に移ります。この本はとっても難しいので、わからなくてもめげないでください。ここで統計学をあきらめるのはもったいないです。東京大学出版会さんの本が無理だったら、新星出版者さんのマンガでわかる統計学入門で確率分布の基礎などを学んでおくと、次に進む足がかりになるでしょう。確率変数や確率分布の考え方はぜひ理解しておいていただきたいです。「平均・分散から始める一般化線形モデル入門」でも第1~3部までは検定の話題がほとんどで、第4部、第5部はひたすら確率変数と確率分布の話になっているので、内容としてかぶる点は多いです。軽い文章がお好きな方はこちらもどうぞ。最後には、統計学入門(東京大学出版会)を読了できるようになる必要があります。副読本はあくまで副読本。そこを忘れず、根気よく何度も読み直してください。10)ここでも、オーム社さんの「マンガでわかる統計学」からのスタートがお勧めです。2冊目が「平均・分散から始める一般化線形モデル入門」です。この本は「マンガでわかる統計学」と「みどり本」の間に入る本を目指して書きました。みどり本は新しい世界を見せてくれる素晴らしい本です。マンガでわかる統計学の次に読むのはちょっと苦しい。その間の緩衝剤になることを狙って書いた本なので、ちょうどよいかと思います。4冊目には粕谷先生の「一般化線形モデル」をあげました。内容的にはかぶっているところもあるのですが、一般化線形モデルの基礎を学びなおす意味でも2冊読まれるのがよいと思います。1冊目で理解できなくても、似た内容が書かれている別の本を読むとすんなりわかった、ということもよくあります。お互い、よい感じで補完しあう関係にあると思っているので、決して無駄になりません。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。technology.。