Qual é o melhor livro sobre modelos lineares generalizados para iniciantes?

Ainda sou muito novo em modelos lineares generalizados e luto com muita notação na maioria dos textos GLM que peguei. Existem livros GLM extremamente populares que se prestam melhor à legibilidade?

Para um novo praticante, eu gosto de Gelman e Hill.

Análise de dados usando regressão e modelos multiníveis / hierárquicos

Aparentemente, o livro é sobre modelos lineares generalizados hierárquicos, um tópico mais avançado que os GLMs; a primeira seção, no entanto, é um maravilhoso guia para praticantes de GLMs.

O livro é leve em teoria, pesado em prática estatística disciplinada, repleto de estudos de caso e código R prático, todos contados com uma voz agradável e amigável.

Sou um grande fã da Análise de dados categóricos da Agresti .

Eu li o livro Intro da Agresti, mas achei que faltam interpretações importantes sobre como o modelo linear generalizado é construído e como ele funciona. Por exemplo, talvez você não precise saber como a distribuição binomial e o link de logit funcionam se você deseja ajustar apenas uma regressão logística. No entanto, é chato quando você leu o capítulo e começou a se perguntar sobre ele, mas não conseguiu encontrá-lo no livro.

O livro de McCullagh e Nelder GLM é difícil de ler. Ele contém tudo o que você precisa saber, mas não possui a derivação para os principais resultados.

Felizmente, a Análise de dados categóricos da Agresti apresenta um bom equilíbrio.

Como iniciante completo, achei úteis os fundamentos de modelos lineares e lineares generalizados do célebre autor da análise de dados categóricos Alan Agresti. A linguagem é fluida, embora se presuma alguma exposição à Álgebra Linear.

Eu realmente gostei de modelos de efeitos mistos com extensões em R - Zuur, et. al . É uma continuação do livro mais antigo, Analyzing Ecological Data (2007). Eles fazem um bom trabalho em motivar os modelos, juntamente com muitos exemplos visuais para explicar como são os GLMs. Eles também alcançam um bom equilíbrio entre teoria, aplicação e discussão. Além disso, eles têm todos os códigos e conjuntos de dados em seu site, para que você possa aplicar imediatamente o que aprendeu.