Synopsis
Graphical models are of great interest in statistics and computer science. This book is more oriented towards applications than other books on this subject, and it will be of interest to researchers and graduate students in both of these areas.
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A useful introduction to this topic for both students and researchers, with an emphasis on applications and practicalities rather than on a formal development. It is based on the popular software package for graphical modelling, MIM, freely available for downloading from the Internet. Following a description of some of the basic ideas of graphical modelling, subsequent chapters describe particular families of models, including log-linear models, Gaussian models, and models for mixed discrete and continuous variables. Further chapters cover hypothesis testing and model selection. Chapters 7 and 8 are new to this second edition and describe the use of directed, chain, and other graphs, complete with a summary of recent work on causal inference.
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Springer Texts in Statistics: Introduction to Graphical Modelling
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Springer-Verlag, 2000
ISBN 10 : 0387950540
ISBN 13 : 9780387950549
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Introduction to Graphical Modelling (Springer Texts in Statistics)
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Springer, NY, 2000
ISBN 10 : 0387950540
ISBN 13 : 9780387950549
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Introduction to Graphical Modelling (Springer Texts in Statistics)
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Springer, 2000
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Introduction to Graphical Modelling (Springer Texts in Statistics)
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Springer, 2000
ISBN 10 : 0387950540
ISBN 13 : 9780387950549
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INTRODUCTION TO GRAPHICAL MODELLING (SPRINGER TEXTS IN STATISTICS)
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Springer-Verlag, 2000
ISBN 10 : 0387950540
ISBN 13 : 9780387950549
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Introduction to Graphical Modelling
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Introduction to Graphical Modelling (Springer Texts in Statistics)
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Introduction to Graphical Modelling
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SPRINGER NATURE Jun 2000, 2000
ISBN 10 : 0387950540
ISBN 13 : 9780387950549
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Introduction to Graphical Modelling
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Graphic modelling is a form of multivariate analysis that uses graphs to represent models. These graphs display the structure of dependencies, both associational and causal, between the variables in the model. This textbook provides an introduction to graphical modelling with emphasis on applications and practicalities rather than on a formal development. It is based on the popular software package for graphical modelling, MIM, a freeware version of which can be downloaded from the Internet. Following an introductory chapter which sets the scene and describes some of the basic ideas of graphical modelling, subsequent chapters describe particular families of models, including log-linear models, Gaussian models, and models for mixed discrete and continuous variables. Further chapters cover hypothesis testing and model selection. Chapters 7 and 8 are new to the second edition. Chapter 7 describes the use of directed graphs, chain graphs, and other graphs. Chapter 8 summarizes some recent work on causal inference, relevant when graphical models are given a causal interpretation. This book will provide a useful introduction to this topic for students and researchers. N° de réf. du vendeur 9780387950549
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