📘 《Copula 加性分布回归：多变量联合建模的实用指南》
——以 R 语言 GJRM 包为核心的联合回归建模实战
在医学健康、流行病学、经济学、社会科学等众多领域中，多个结果变量之间存在复杂的相关性。Copula 加性分布回归（Copula Additive Distributional Regression）正是一种强大的统计方法，能够对这些多结果变量进行联合建模，捕捉其依赖结构与边际分布特征。
本书以R 语言中的 GJRM 包（由作者团队亲自开发）为工具，深入浅出地介绍了该建模方法，特别聚焦于双变量响应的建模场景。书中结合来自多个实际领域的案例，讲解了如何构建、实现并解释这些联合回归模型。
📌 本书亮点：
- ✅ 全面介绍 Copula 联合建模框架，特别是适用于双变量响应的情况；
- ✅ 覆盖 健康医学、社会科学、流行病学、经济学 等多个领域的真实案例；
- ✅ 以 R 语言 GJRM 包为核心，逐步展示如何实现模型拟合与结果解释；
- ✅ 提供丰富的学习资源，包括 GJRM.data 数据包和作者网页中的示例代码。
🎓 适合读者：
- 🎓 研究生与高年级本科生：具有概率统计与回归分析基础的学生；
- 📊 研究人员与数据分析师：希望在研究中实现多变量联合建模的实践者；
- 💼 跨学科从业者：如公共卫生、政策分析、医疗经济、社会调查等领域的专业人士；
- 👨💻 R 语言用户：希望在建模中应用先进方法的程序员与统计建模者。
本书将理论与实践紧密结合，为读者提供了一套可操作性强、应用场景丰富的联合建模学习路径。无论你是致力于精确建模的学术研究者，还是希望通过数据驱动做出更科学决策的实务工作者，本书都将是你拓展建模视野的理想之选。
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