Incluye índice.

Este libro presenta un análisis exhaustivo de los métodos de estimación del modelo lineal generalizado (GLM), así como la derivación de todas las familias principales de GLM. Las familias analizadas incluyen gaussiana, gamma, gaussiana inversa, binomial, Poisson, geométrica y binomial negativa. El texto también contiene varios modelos que se han desarrollado sobre la base de la teoría GLM, incluyendo GAM, modelos binomiales ordenados, modelos logit y probit multinomiales, GEE y otros modelos de cuasi-verosimilitud, modelos de efectos fijos y aleatorios, y modelos de intersección aleatoria y parámetros aleatorios. Utilizando Stata, el libro ofrece numerosos ejemplos para ayudarle a aplicar los modelos a sus propias situaciones de datos.