अस्वीकरण: अत्यधिक व्यक्तिपरक निजी राय इस प्रकार है ...
सिद्धांत और अनुप्रयोगों के लिए मैं हार्डिन और हिल्बे द्वारा सामान्यीकृत रैखिक मॉडल और एक्सटेंशन की सिफारिश नहीं कर सकता । यह SPSS स्टैटा का उपयोग करता है , (दोनों का) जिसका मैं कभी उपयोग नहीं करता और इसके बारे में कुछ नहीं जानता, लेकिन यह सिद्धांत को कवर करता है और उदाहरणों का एक बहुत समृद्ध सेट है। अगर मुझे शुरू करने के लिए एक किताब चुननी है, तो यह एक होगी।
एक अधिक सिद्धांत-केंद्रित पुस्तक सामान्यीकृत, रैखिक और मैक्कुलोच, सियरले और न्यूरोहास द्वारा मिश्रित मॉडल है। यह हार्डिन और हिल्बे की तुलना में कम उदाहरण हैं, लेकिन रैखिक मॉडल और जीएलएम दोनों के लिए यादृच्छिक प्रभावों में आगे बढ़ते हैं। यह मेरी पसंदीदा जीएलएम पुस्तक है, क्योंकि यह बहुत सारी चीजों को एक साथ जोड़ती है, लेकिन अगर आपको यादृच्छिक प्रभावों में कोई दिलचस्पी नहीं है, तो यह ओवरकिल हो सकता है।
मैक्कलघ और नेल्डर द्वारा जीएलएम के लिए एक सामान्य संदर्भ मॉडल को सामान्यीकृत रैखिक मॉडल क्या कहा जाएगा । यह थोड़ा पुराना शीर्षक है लेकिन मुझे इसमें बहुत मजा आया।
माइनर्स, मोंटगोमरी, वाइनिंग और रॉबिन्सन द्वारा इंजीनियरिंग और विज्ञान में अनुप्रयोगों के साथ सामान्यीकृत रैखिक मॉडल बाइनरी / पॉइसन GLMs पर थोड़ा अधिक समय बिताते हैं और दिलचस्प उदाहरण भी हैं। नए संस्करण में कुछ भाषाओं में उदाहरण हैं, जिनमें आर।
मैंने आर के साथ फ़ारेवे के फैली हुई लीनियर मॉडल को उठाया : कुछ समय पहले सामान्यीकृत रैखिक, मिश्रित प्रभाव और गैरपरंपरागत प्रतिगमन मॉडल । लेकिन यह वहाँ से बाहर कुछ अन्य पुस्तकों के लिए एक अच्छा साथी हो सकता है।