Statistical Matching : A Frequentist Theory, Practical Applications, and Alternative Bayesian Approaches

Rassler, Susanne

ISBN 10: 038795516X ISBN 13: 9780387955162
Edité par Springer, 2002
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Synopsis :

This book deals with multiple imputatioin (MI) techniques using real world data.

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Détails bibliographiques

Titre : Statistical Matching : A Frequentist Theory,...
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2002
Reliure : Couverture souple
Etat : As New

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Rässler, Susanne
Edité par Springer, 2002
ISBN 10 : 038795516X ISBN 13 : 9780387955162
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Government policy questions and media planning tasks may be answered by this data set. It covers a wide range of different aspects of statistical matching that in Europe typically is called data fusion. A book about statistical matching will be of intere. N° de réf. du vendeur 5912577

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Data fusion or statistical file matching techniques merge data sets from different survey samples to solve the problem that exists when no single file contains all the variables of interest. Media agencies are merging television and purchasing data, statistical offices match tax information with income surveys. Many traditional applications are known but information about these procedures is often difficult to achieve. The author proposes the use of multiple imputation (MI) techniques using informative prior distributions to overcome the conditional independence assumption. By means of MI sensitivity of the unconditional association of the variables not jointy observed can be displayed. An application of the alternative approaches with real world data concludes the book.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387955162

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data fusion or statistical file matching techniques merge data sets from different survey samples to solve the problem that exists when no single file contains all the variables of interest. Media agencies are merging television and purchasing data, statistical offices match tax information with income surveys. Many traditional applications are known but information about these procedures is often difficult to achieve. The author proposes the use of multiple imputation (MI) techniques using informative prior distributions to overcome the conditional independence assumption. By means of MI sensitivity of the unconditional association of the variables not jointy observed can be displayed. An application of the alternative approaches with real world data concludes the book. 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387955162

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Data fusion or statistical file matching techniques merge data sets from different survey samples to solve the problem that exists when no single file contains all the variables of interest. Media agencies are merging television and purchasing data, statistical offices match tax information with income surveys. Many traditional applications are known but information about these procedures is often difficult to achieve. The author proposes the use of multiple imputation (MI) techniques using informative prior distributions to overcome the conditional independence assumption. By means of MI sensitivity of the unconditional association of the variables not jointy observed can be displayed. An application of the alternative approaches with real world data concludes the book. N° de réf. du vendeur 9780387955162

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