掌握广义线性与多层模型：超越多重线性回归探索

资源摘要信息:"《BeyondMLR:2021年1月版超越多重线性回归的回购》是一本关于在R语言中应用广义线性模型和多层模型的书，旨在帮助读者超越传统多重线性回归分析的局限。该书详细介绍了在数据建模过程中运用更高级技术的方法，包括如何处理非线性关系、分类数据以及其他复杂的数据结构。 在描述中提到，这本书提供了在R语言中实现广义线性模型和多层模型的实践指南，这意味着它不仅介绍了理论知识，也强调了实战应用。广义线性模型（GLM）是多重线性回归的扩展，它允许响应变量的分布超出正态分布，包括二项分布、泊松分布等。多层模型（也称为多层次模型或混合效应模型）则用于分析数据中存在自然分层或群集结构的情况，例如在医学研究中，病人往往被分组到不同的医院或治疗组。 此外，描述还提到这本书可以在某些渠道找到渲染的版本，并且可以购买印刷版。这表明了该书的版权受到法律保护，任何未经授权的复制和传播都是违法的。版权信息中提到的“Taylor＆Francis Group，LLC”是出版集团的名称，而“美国版权法”则是在美国范围内对于版权保护的规定。 最后，压缩包子文件的文件名称列表中出现了“BeyondMLR-master”，这很可能是一个包含这本书源代码、数据和相关文档的项目仓库。'master'这个术语通常在版本控制系统中指代主分支或主版本，暗示着这是一个完整的或权威的版本。'BeyondMLR'作为项目名称，与书名相呼应，表明这个项目是围绕书中内容展开的。如果该文件是一个开源项目，它可能包含可供读者学习和实践的R代码、数据集和其他相关资源。 综上所述，这本书及其相关资源为数据科学家、统计学家和R语言使用者提供了一套强大的工具集，帮助他们在处理复杂数据时超越传统的多重线性回归方法，采用更加先进和灵活的技术。"