Regression Modeling Strategies: With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, Survival Analysis

Deze tweede editie van "Regression Modeling Strategies" biedt een uitgebreide en actuele benadering van datanalyse en voorspellende modellering. De tekst is ontwikkeld voor Master- en PhD-studenten met enige achtergrond in kansrekening en statistiek, evenals voor data-analisten en statistici. Met 607 pagina's aan inhoud, nieuwe hoofdstukken en 225 nieuwe referenties, heeft deze versie zich verder ontwikkeld op basis van de feedback van zijn voorganger.

De focus van dit boek ligt op het gebruik van verschillende statistische methoden, met een speciale nadruk op:

- Meervoudige regressie met behulp van gegeneraliseerde kleinste kwadraten voor longitudinale data

- Het binaire logistische model

- Modellen voor ordinale respons

- Parametrische overlevingsregressiemodellen en het Cox semiparametrische overlevingsmodel

Daarnaast wordt er aandacht besteed aan de robuuste analyse van continue afhankelijke variabelen met gebruik van ordinale regressie.

De auteur legt de nadruk op probleemoplossende strategieën in plaats van geïsoleerde technieken. Dit komt tot uiting in de ruimhartige bespreking van onderwerpen zoals:

- Effectieve imputatiemethoden voor het omgaan met ontbrekende gegevens

- Methodes voor het omgaan met niet-lineaire relaties

- Estimatie van transformaties als onderdeel van het modelleren

- Aanpakken van situaties met "te veel variabelen en te weinig waarnemingen"

- Krachtige modelvalidatietechnieken die zijn gebaseerd op bootstrapmethoden

De tekst biedt een realistische blik op modelonzekerheid en de effecten daarvan op inferentie, wat bijdraagt aan "veilige data mining". Het boek maakt gebruik van complexe, niet-simplistische datasets voor zijn case studies, wat een meer inzichtelijke toepassing van de behandelde technieken mogelijk maakt. De gebruikte voorbeelddatasets komen voornamelijk uit het biomedisch onderzoek, maar de technieken zijn ook toepasbaar in andere domeinen zoals economie, epidemiologie, sociologie, psychologie, techniek en marketing.

Bovendien biedt de tekst uitgebreide grafische methoden voor het communiceren van complexe regressiemodellen aan niet-statistici, wat de toegankelijkheid van de inhoud vergroot. Met uitgebreide R-software die vrij beschikbaar is, kan de lezer met gemak werken aan taken zoals meervoudige imputatie, modelbouw, validatie en interpretatie.

"Regression Modeling Strategies" is daarmee een onmisbaar naslagwerk voor iedereen die zich wil verdiepen in moderne statistische modelleringstechnieken en het kunst van data-analyse.