廣義可加模型導論：R語言描述第2版 Generalized Additive Models: An Introduction with R, Second Edition

廣義可加模型（GAM）是處理建模結果和協變量之間非線性關係的首選方法。
本書的第１版已成為國際上該領域的主流教材和參考書之一，並且是唯一一部包含大量實例和軟件實現的導論指南。
第２版比第１版更具可讀性，不僅對全書進行了重構，而且添加了一些新材料，包括自適應平滑、位置尺度建模和函數性數據分析等。
書中提供了線性模型、線性混合模型和廣義線性模型（GLM）
的必要背景，然後對GAM和相關模型的理論和應用都進行了深入講授。
作者將他的方法建立在懲罰回歸樣條模型框架的基礎上，並且在大力關注GAM的實際方面的同時，討論了這些方法背後的理論解釋。
使用R軟件則更有助於解釋理論並展示該方法的實際應用。
書中每章都包含大量練習，並在全書最後的附錄C和本書的配套R數據包gamair中提供了解答。
本書可供統計工作者和高等院校有關專業師生閱讀和參考，既可以作為授課教材，也可供自學使用。

Simon N. Wood
英國愛丁堡大學統計學教授，先前還曾在巴斯大學和布里斯託大學任教。
他是R包mgcy的作者，主要研究方向為統計計算、平滑方法和統計生態學及流行病學。
伍德教授是統計學國際頂級期刊Journal of the Royal Statistical Society, Series B的主編，
並受邀在皇家統計學會（RSS）的2022年國際大會上做主題演講。