Den fjerde utgaven av "An Introduction to Generalized Linear Models" gir en samlet ramme for statistisk modellering, med fokus på både numeriske og grafiske metoder. Denne oppdaterte utgaven av en bestselger inkluderer nye seksjoner om ikke-lineære sammenhenger, strategier for modellvalg, samt en avslutning om gode statistiske praksiser. Som sine forgjengere presenterer denne utgaven det teoretiske grunnlaget for generaliserte lineære modeller (GLM) før den dypdykker inn i metoder for å analysere spesifikke datatyper. Den dekker Normal-, Poisson- og Binomialfordelinger, lineære regresjonsmodeller, klassiske estimasjons- og modelltilpasningsmetoder, samt hyppighetsmetoder for statistisk inferens. Etter å ha lagt et solid fundament, utforsker forfatterne flere lineære regresjoner, analyse av varians (ANOVA), logistisk regresjon, log-lineære modeller, overlevelsesanalyse, multilevel-modellering, Bayesianske modeller og Markov-kjede Monte Carlo (MCMC)-metoder. Boken innfører GLM på en måte som gjør det mulig for leserne å forstå komplekse statistiske konsepter.
