目录
总序<br>前言<br>引言<br>第1章 建模问题<br>1.1 一维广义线性回归<br>1.2 多维广义线性回归<br><br>第2章 广义线性回归极大似然估计的大样本理论<br>2.1 向量函数导数<br>2.2 自然联系<br>2.3 非自然联系<br>2.4 拟似然估计<br><br>第3章 GLM参数的假设检验<br>3.1 Wald检验<br>3.2 约束检验<br>3.3 似然比检验<br><br>第4章 模型的选择与诊断<br>4.1 P值或拟合优度<br>4.2 模型选择<br>4.3 诊断问题内容摘要
《广义线性模型的拟似然法》是一本广义线性模型理论的入门用书，内容除了广义线性模型的建模方法外，主要是关于广义线性模型的几种基本统计推断形式（极大似然估计、假设检验和拟似然估计）的大样本理论，最后一章讲述了广义线性模型的模型选择和诊断。
