Rで一般化推定方程式GEE（３）
http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439881132
Generalized Estimating Equations, Second Edition
James W. Hardin (著), Joseph M. Hilbe (著)
2012/12/10 published とのこと。
Preface読んだが、、、
This text assumes that the reader has a fundamental understanding of generalized linear models(GLM).
え！？勘弁してください。。。
GLMをよく知っていると、GEEへの理解が深まるらしい。。。
Datasets from this book are available in tab-delimited plain text format from :
http://www.crcpress.com/e_products/downloads/download.asp?cat_no=C3073
→ ここに行ってみたが、Not Found であった。。。
Chapter 1 Introduction
GEEはGLMの発展形。
longitudinal and clustered data ???
longitudinal data 時系列データ
cluster analysis クラスター分析、集団化分析
(P4)
deviance 〔基準からの〕逸脱
analysis of deviance ディービアンス分析、逸脱度分析、尤離度分析
dispersion ばらつき、分散
applicable 適用できる、適切な、応用できる、当てはまる
predictor 前兆となるもの、予測因子
dispersed 分散した
overdispersed 過度に分散した ？？？
binomial 2項式
(P13)
constellation 星座、〔類似の物・人・事柄などの〕集まり
R の GEE packageには以下の3つがある。
（１） geepack package : geeglm()関数を含む。
（２） gee package : gee()関数を含む。
（３） YAGS package :
この本では３つとも用いるとのこと。
gaussian (名)ガウス分布
binomial 2項式
Poisson (人名)ポアソン
gamma 【名】ガンマ
binomial model 2項分布モデル
shortcoming 【名】欠点、短所
incorporate 【他動】～を組み込む、～を包含する
negative binomial modelにはGEE functionは使用できない。
CHAPTER 2
Model Construction and Estimating Equations
さっぱり意味不明。P55のsummaryを流し読みしても？？？GEEの詳細は次のchapterで説明すると？
derivation 【名】〔本源から〕引き出すこと、導出、起源、《数学》微分
CHAPTER 3
Generalized Estimating Equations
GLM(一般化線形モデル)についての説明
http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture2008.html
→ 2013/12/3 結局、Rでは挫折。SPSSでのやり方を教わった。