Литература и дополнительные материалы

Источники ниже полезны как статистический ориентир, коллекция удачных учебных ходов и набор пограничных случаев.

Книги и обзорные статьи

• Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape: A Distributional Regression Approach, with Applications — современная книга 2024 года и открытый сайт-сопровождение с кодом, рисунками и наборами данных. Полезна разделением материала на основы, статистический вывод и полноценные прикладные разборы.
• Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R — практическая книга о построении моделей, аддитивных членах, отборе, диагностике и оценивании центилей. Особенно полезен приём сравнивать несколько классов регрессии на одних данных.
• Distributions for Modeling Location, Scale, and Shape: Using GAMLSS in R — справочник по непрерывным, счётным и смешанным распределениям, их носителям, асимметрии и хвостам. Для этой книги он служит справочником, а не образцом линейного порядка глав.
• Rigby and Stasinopoulos (2005), Generalized additive models for location, scale and shape — исходная статья с общей постановкой GAMLSS, штрафным правдоподобием и аддитивными предикторами.
• Distributional regression using generalized additive models for location, scale and shape — недавний обзор 2026 года, связывающий GAMLSS с более широкой областью вероятностной регрессии.

Воспроизводимые примеры анализа

• gamlss2: First Steps моделирует распределение дневной максимальной температуры и превращает его в вероятность жаркого дня. Это хороший образец главы, которая заканчивается решением прикладного вопроса, а не таблицей коэффициентов.
• gamlss2: Centile (Quantile) Estimation проходит маршрут данные -> оценивание -> диагностика -> центильные кривые на dbbmi. Этот маршрут положен в основу запланированного прикладного разбора кривых роста.
• GAMLSS companion datasets публикует наборы данных из прикладных разборов в CSV для переноса в другие программы. Перед включением копии в репозиторий всё равно нужно проверить указание авторства и лицензию исходного набора.
• GAMLSS short course: Distributional regression показывает короткие сравнительные разборы и содержит полезные численные эталоны.

Диагностика и оценка прогнозов

• Dunn and Smyth (1996), Randomized quantile residuals объясняет квантильные остатки и необходимую рандомизацию для дискретных откликов. Это ключевой источник для будущего расширения диагностики счётных моделей.
• Gneiting and Raftery (2007), Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation даёт основу для логарифмической оценки, CRPS и корректного сравнения вероятностных прогнозов.

Наборы данных

• gamlss.data reference manual описывает dbbmi, abdom, speech и другие классические наборы данных вместе с происхождением и структурой переменных.
• UCI Bike Sharing содержит почасовые и посуточные числа поездок, погоду и календарные признаки и распространяется под CC BY 4.0.
• GasolineYield documentation описывает небольшой классический набор данных с долей выхода бензина строго внутри единичного интервала.
• French MTPL frequency analysis документирует задачу моделирования частоты страховых случаев для freMTPL/freMTPL2; таблицы частоты и тяжести убытка удобны для заключительного сквозного примера.