Me preguntaba si podría decirme sobre algunos recursos de autoaprendizaje para las teorías de los modelos lineales. Mi profesor ha estado utilizando "A First Course in Linear Model Theory, Ravishanker and Dey. Editorial: CRC". Me pareció un poco difícil. Mi especialidad son las matemáticas. Muchas gracias por su tiempo.
Respuestas
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Ron K.
Puntos
19
Leer todo el libro sólo sobre los modelos lineales puede ser una exageración. Esto será especialmente ineficaz si el libro se centra en el pensamiento "tradicional" y no presenta una visión detallada de regularización . En muchas situaciones, la regularización permite mejorar los métodos de estimación de los modelos lineales, generando técnicas como el lazo, la regresión de crestas, las redes elásticas, la regresión de mínimos ángulos y la regresión de componentes principales (subrayo: todos ellos son métodos para modelos lineales .). He descubierto que todos los hechos importantes sobre los modelos lineales están cubiertos por
capítulo 3 de Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2008). Los elementos del aprendizaje estadístico: Minería de datos, inferencia y predicción. New York: Springer.
y
los capítulos 2-5 de Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Jordan Stewart
Puntos
108
Le recomendaría
Pedhazur, E. J. (1997). Multiple regression in behavioural research Fort Worth. TX: Harcourt Brace College Publishers.
De todos los libros sobre regresión que he tenido ocasión de leer, el de Pedhazur es el más fácil de entender. Abarca los fundamentos de la regresión, explicando cada concepto con ejemplos fáciles de seguir. Además, proporciona una gran explicación sobre cómo probar las hipótesis de regresión. La parte que me pareció más satisfactoria fue un ejemplo completo, paso a paso, del cálculo de matrices en la estimación de parámetros. En mi humilde opinión, este libro es oro para aquellos que quieran entender la regresión en profundidad
