最近ではt検定、分散分析、線形回帰分析などを一般化線形モデルという 一つの概念で捉えられるようになってきました。 一般化線形モデルのメリットは現実の仮定を反映させながら自由な統計解析ができ、非線形データや複雑な階層性のあるデータなどにも柔軟に適応することができるところにあります。 しかし、多くの書籍ではその理論的な背景や数学的な証明に多くのページが割かれていて、「じゃあそれどうやって使うの?」と思ってしまう方もいるかと思います。(私はその典型です...^^;) 理論はそこそこに、実践的な使い方を体感しながら学べる書籍とは以外に少ないものです。 そんな方々に向けて、今回は既存の統計学と一般化線形モデルとの関連などの基本から、階層ベイズ、マルチレベル分析までの発展系を実践的に学べるオススメ書籍を紹介していきます! ①データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・M