Understanding Regression Analysis

Dit boek biedt een uitgebreide en geïntegreerde benadering van verschillende regressietoepassingen, waaronder het klassieke model, ANOVA-modellen, en gegeneraliseerde modellen zoals Poisson, negatieve binomiale, logistische regressie en survivalanalyse. Ook worden neural networks en decision trees onder één gezamenlijke noemer gepresenteerd: het model van de voorwaardelijke verdeling. "Understanding Regression Analysis" legt uit waarom dit model de juiste keuze is en bewijst waarom de aannames van het klassieke regressiemodel niet kloppen.

Realistische benadering van statistische modellen

In tegenstelling tot andere boeken over regressie neemt dit boek vanuit het begin een realistische benadering aan, waarbij wordt erkend dat alle modellen slechts benaderingen zijn van de werkelijkheid. De nadruk ligt op het modelleren van de processen van de natuur op een realistische manier, in plaats van ten onrechte aan te nemen dat de natuur zich beperkt tot bepaalde manieren van functioneren.

Bijzondere kenmerken van het boek

• Talrijke uitgewerkte voorbeelden met behulp van de software R
• Belangrijke punten en zelfstudievragen worden "just-in-time" binnen de hoofdstukken gepresenteerd
• Eenvoudige wiskundige uitleggen (voornamelijk "baby proofs") van sleutelconcepten
• Duidelijke uitleg en toepassing van statistische significantie (p-waarden), in overeenstemming met de richtlijnen van de American Statistical Association
• Gebruik van terminologie rondom "data-generating process" in plaats van "populatie"
• Een Random-X raamwerk wordt gedurende het boek aangenomen, waarbij de vaste-X geval wordt gepresenteerd als een bijzonder geval van de random-X benadering
• Duidelijke uitleg van probabilistische modellering, inclusief likelihood-gebaseerde methoden
• Gebruik van simulaties om concepten te verduidelijken en om data-analyses uit te voeren

Doelgroep en toepassing

Dit boek heeft een sterke focus op de wetenschap in het algemeen en bevat hoofdstukoverzichten en zelfstudievragen, waardoor het bijzonder geschikt is als tekstboek voor onderzoeksgerichte studenten in sociale, biologische en medische wetenschappen, evenals in fysieke en technische wetenschappen. De wiskundige nadruk maakt het eveneens ideaal voor gebruik in wiskunde- en statistiekcursussen. Met de vele uitgewerkte voorbeelden is het ook uitstekend als referentiewerk voor alle wetenschappers.

Voor beginners biedt het boek een essentiële basis voor de veelgebruikte techniek van lineaire regressie, zonder te pretenderen een vervanging te zijn voor een formele statistiekcursus. Het biedt een heuristische uitleg over de procedures en termen die in regressieanalyse worden gebruikt, geschreven op een niveau dat toegankelijk is voor studenten die nog geen uitgebreide statistische achtergrond hebben.