使用R扩展线性模型：电子书指南

"《Extending the Linear Model with R》是一本关于使用R语言扩展线性模型的书籍，涵盖了广义线性模型、混合效应模型和非参数回归模型等主题的第二版。书中提供了通过VitalSource® Bookshelf电子书平台进行阅读、做笔记和高亮标注的功能，并支持离线阅读和设备间同步。" 在数据分析领域，线性模型是一种基本而强大的工具，用于探索和理解变量之间的关系。然而，实际问题中往往存在非线性关系、分类响应变量或随机效应等因素，这就需要对线性模型进行扩展。《Extending the Linear Model with R》一书旨在帮助读者理解和应用这些扩展模型，特别是在使用R语言时。 首先，广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）是对经典线性模型的拓展，它可以处理非正态分布的响应变量，如二项分布（对应二元响应变量，如成功/失败）和泊松分布（对应计数数据）。GLMs的关键在于引入了链接函数，将线性预测值与期望值关联起来，以适应各种分布类型。 其次，混合效应模型（Mixed Effects Models, MLMs）考虑了数据的层次结构或相关性，例如在时间序列数据、重复测量或嵌套设计中。这种模型包括固定效应和随机效应，固定效应是研究者感兴趣的参数，而随机效应则反映了数据的内在变异。R中的`lme4`包是实现这类模型的常用工具。 再者，非参数回归模型（Nonparametric Regression Models）放松了对模型形式的假设，允许函数形式随数据自适应。这包括局部线性回归、样条函数和核平滑方法等，它们在处理复杂依赖关系或未知趋势时非常有用。 书中通过R语言的实例和代码演示了如何构建和分析这些模型。VitalSource® Bookshelf提供的电子书服务让读者可以方便地在线或离线阅读，且支持在不同设备间同步阅读进度、笔记和高亮，提高了学习和研究的效率。 为了使用VitalSource Bookshelf，读者需要先创建账户或登录现有账户，然后输入提供的兑换码以获取电子书的在线访问权限。下载Bookshelf应用程序到个人电脑、移动设备或Kindle Fire上，登录账户后即可离线阅读电子书。这一特性使得学习资源更加便捷和灵活，无论何时何地，都能继续深入理解和应用《Extending the Linear Model with R》中介绍的统计方法。