粕谷英一
（2012年7月15日刊行，共立出版［Rで学ぶデータサイエンス・10］，東京，x+210 pp., 本体価格3,500円， ISBN:9784320110144 → 版元ページ）
ご恵贈どうもありがとうございます＞箱崎方向に一礼っ．コンパニオンサイトが開設されることを期待します．
【目次】
本シリーズの編集にあたって（金明哲） iii
まえがき v第1章 一般化線形モデルとその構成要素 1
1.1 一般化線形モデルの3つの構成要素 3
1.2 これまでの方法との関係 6
1.3 確率モデルと一般化線形モデル 7
第2章 最尤法と一般化線形モデル 9
2.1 確率分布と一般化線形モデル 9
2.2 尤度と最尤法 12
2.3 一般化線形モデルとグラフ 19
2.4 Rのglm関数 19
2.5 一般化線形モデルと不等分散 45
第3章 離散的データを目的変数とする一般化線形モデル 47
3.1 割合を目的変数とする分析 48
3.2 ポアソン回帰 66
3.3 分割表 70
第4章 離散的データと過分散 81
4.1 過分散が起こるとき 82
4.2 過分散がわかるときとわからないとき 86
4.3 対策 86
4.4 カウントデータと過分散：ポアソン分布 95
4.5 ゼロ過剰 100
4.6 分割表と過分散 102
第5章 擬似尤度 103
5.1 擬似尤度とは 103
5.2 glmにおける擬似尤度 104
5.3 quasiで新しいリンクや新しい誤差構造を作る 109
5.4 擬似尤度の拡張 113
第6章 ランダム効果の変数と混合モデル 114
6.1 ランダム効果と固定効果 114
6.2 ランダム効果の変数と尤度 115
6.3 Rにおける一般化線形混合モデル 116
6.4 マルチレベルモデル 125
6.5 識別可能性 126
6.6 マルチレベルモデルと階層ベイズ法 126
第7章 交互作用 127
7.1 交互作用とは 127
7.2 説明変数が名義変数2つの場合の交互作用 128
7.3 一般化線形モデルでの交互作用の扱い方 129
7.4 分散分析と一般化線形モデルでの交互作用の扱い方 133
7.5 高次の交互作用 135
7.6 交互作用項だけを説明変数にする 137
7.7 交互作用と主効果 138
7.8 交互作用の項で表現できるもの 150
第8章 パラメトリック・ブートストラップ 152
8.1 パラメトリック・ブートストラップとは 152
8.2 glmとパラメトリック・ブートストラップ 154
8.3 glm以外の場合のパラメトリック・ブートストラップ 162
第9章 新しい誤差構造とリンク関数など 163
9.1 新しい誤差構造と新しいリンク関数 163
9.2 目的変数が多変数化された一般化線形モデル 169
9.3 その他一般化線形モデルと関係が深い統計モデル 169
付録
A.1 確率分布 171
A1.1 Rと確率分布 171
A1.2 連続的な量の確率分布 173
A1.3 離散的な量の確率分布 178
A1.4 指数型分布族 183
A.2 最尤法の説明 184
A2.1 中心極限定理 184
A2.2 テイラー展開による近似 187
A2.3 最尤推定 187
参考文献 201
索引 205
