概率论与数理统计
课程名称: 广义线性模型
英文名称: Generalized Linear Models
课程编号: S070103ZY001 开课编号: 213011Y 开课学期:
课程类型: 专业课学  时: 40学  分: 2.0
授课教师:  
教师简介:
 
预修课程:
概率论与数理统计,线性回归分析与应用
教学目的:
广义线性模型(GLMs)是常见的线性模型的直接推广,它可适用于连续数据和离散数据,特别是后者如属性数据和计数数据。这在实用上,尤其是生物,医学和经济、社会数据的统计分析上有重要的意义。本课程是关于广义线性模型一个比较系统的介绍,主要介绍基本概念、模型、方法和应用,目的是希望将所学方法用于解决实际问题,并为今后相关方面的研究打下基础。
教学内容:
第一章 一维广义线性模型 基本概念,联系函数,Canonical link,属性变量,Dummy变量,logistic模型, probit模型 第二章 多维广义线性模型 响应变量多维广义线性,多维logistic模型,多种选择问题,状态有序问题,序贯模型 第三章 GLMs统计推断 参数估计,极大似然方法,假设检验,拟似然方法,超散步性,GEE方法 第四章 模型的选择与诊断 p 值或拟合优度,Deviance,变量选择,模型诊断 第五章 其它模型 广义可加模型,广义随机效应模型,广义半参数回归模型,Transition模型
教  材:
 
参考资料:
1. Generalized linear models, P. J MacCullagh & J. A. Nelder, Chapman & Hall, 2nd Edition 1999. 2.Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models, L. Fahrmeir & G. Tutz ,Springer Verlag, 2nd Edition, 2001.