Regression for Categorical Data

Questo libro introduce i concetti di base e avanzati della regressione categoriale con particolare attenzione ai costituenti strutturanti della regressione, comprese le tecniche di regolarizzazione per strutturare i predittori. Oltre ai metodi standard, come il modello logit e probit e le estensioni a impostazioni multivariate, l'autore presenta sviluppi più recenti nella regressione flessibile e ad alta dimensionalità, che consentono l'indebolimento delle ipotesi sulla strutturazione del predittore e rendono gli adattamenti più vicini ai dati. Un modello lineare generalizzato viene utilizzato come quadro unificante quando possibile, in particolari modelli parametrici che vengono trattati all'interno di questo quadro. Molti argomenti normalmente non inclusi nei libri sull'analisi categorica dei dati sono trattati qui, come la regressione non parametrica; selezione dei predittori mediante procedure di stima regolarizzate; modelli alternativi come il modello a ostacoli e i modelli di regressione a inflazione zero per i dati di conteggio; e metodi di ensemble non standard basati su alberi. Il libro è accompagnato da un pacchetto R che contiene set di dati e codice per tutti gli esempi. Lingua: Inglese