Publicado por Stata Press, este texto cubre completamente los Modelos Lineales Generalizados (GLM), tanto teórica como computacionalmente, con énfasis en Stata.
La teoría consiste en mostrar cómo los diversos GLM son casos especiales de la familia exponencial, mostrando las propiedades generales de esta familia de distribuciones y mostrando la derivación de estimadores de máxima verosimilitud (ML) y errores estándar. Hardin y Hilbe muestran cómo los mínimos cuadrados ponderados iterativamente, otro método de estimación de parámetros, son una consecuencia de la estimación de ML usando la puntuación de Fisher.
Los autores también discuten diferentes métodos de estimación de errores estándar, incluidos métodos robustos, métodos robustos con agrupamiento, Newey-West, producto externo del gradiente, bootstrap y jackknife.
La cobertura completa de los diagnósticos del modelo incluye medidas de influencia como la distancia de Cook, varias formas de residuos, los criterios de información de Akaike y Bayesiano, y varias medidas de variabilidad explicada de tipo R cuadrada.
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