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Synopsis
Latent variable modeling has many applications to the behavioral sciences. This refereed proceedings of a 1994 conference at UCLA includes applications to this area as well as newer applications to computer science and public health. All papers present new results not published elsewhere.
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality
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Springer New York, 1997
ISBN 10 : 0387949178
ISBN 13 : 9780387949178
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality (Lecture Notes in Statistics, 120)
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Springer, 1997
ISBN 10 : 0387949178
ISBN 13 : 9780387949178
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality
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Springer, 1997
ISBN 10 : 0387949178
ISBN 13 : 9780387949178
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume gathers refereed papers presented at the 1994 UCLA conference on 'La tent Variable Modeling and Application to Causality. ' The meeting was organized by the UCLA Interdivisional Program in Statistics with the purpose of bringing together a group of people who have done recent advanced work in this field. The papers in this volume are representative of a wide variety of disciplines in which the use of latent variable models is rapidly growing. The volume is divided into two broad sections. The first section covers Path Models and Causal Reasoning and the papers are innovations from contributors in disciplines not traditionally associated with behavioural sciences, (e. g. computer science with Judea Pearl and public health with James Robins). Also in this section are contri butions by Rod McDonald and Michael Sobel who have a more traditional approach to causal inference, generating from problems in behavioural sciences. The second section encompasses new approaches to questions of model selection with emphasis on factor analysis and time varying systems. Amemiya uses nonlinear factor analysis which has a higher order of complexity associated with the identifiability condi tions. Muthen studies longitudinal hierarchichal models with latent variables and treats the time vector as a variable rather than a level of hierarchy. Deleeuw extends exploratory factor analysis models by including time as a variable and allowing for discrete and ordi nal latent variables. Arminger looks at autoregressive structures and Bock treats factor analysis models for categorical data. 296 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387949178
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality (Lecture Notes in Statistics, 120)
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality
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Springer New York, 1997
ISBN 10 : 0387949178
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality (Lecture Notes in Statistics, 120, Band 120)
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Springer, 2013
ISBN 10 : 0387949178
ISBN 13 : 9780387949178
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This volume gathers refereed papers presented at the 1994 UCLA conference on 'La tent Variable Modeling and Application to Causality. ' The meeting was organized by the UCLA Interdivisional Program in Statistics with the purpose of bringing together a group of people who have done recent advanced work in this field. The papers in this volume are representative of a wide variety of disciplines in which the use of latent variable models is rapidly growing. The volume is divided into two broad sections. The first section covers Path Models and Causal Reasoning and the papers are innovations from contributors in disciplines not traditionally associated with behavioural sciences, (e. g. computer science with Judea Pearl and public health with James Robins). Also in this section are contri butions by Rod McDonald and Michael Sobel who have a more traditional approach to causal inference, generating from problems in behavioural sciences. The second section encompasses new approaches to questions of model selection with emphasis on factor analysis and time varying systems. Amemiya uses nonlinear factor analysis which has a higher order of complexity associated with the identifiability condi tions. Muthen studies longitudinal hierarchichal models with latent variables and treats the time vector as a variable rather than a level of hierarchy. Deleeuw extends exploratory factor analysis models by including time as a variable and allowing for discrete and ordi nal latent variables. Arminger looks at autoregressive structures and Bock treats factor analysis models for categorical data. N° de réf. du vendeur 9780387949178
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Latent Variable Modeling and Applications to Causality
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