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Bayesian Approach to Structural Equation Models: for Ordered Categorical and Dichotomous Data
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6134905836 ISBN 13: 9786134905831
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 114,33
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 180 pages. 8.66x5.91x0.41 inches. In Stock.
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Bayesian Approach to Structural Equation Models | for Ordered Categorical and Dichotomous Data
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6134905836 ISBN 13: 9786134905831
EUR 55,55
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Bayesian Approach to Structural Equation Models | for Ordered Categorical and Dichotomous Data | Thanoon Y. Thanoon | Taschenbuch | 180 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786134905831 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Bayesian Approach to Structural Equation Models
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2018, 2018
ISBN 10: 6134905836 ISBN 13: 9786134905831
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book represents a general idea on using Bayesian analysis in structural equation models for two different types of data 'ordered categorical and dichotomous'. This book focuses on Convergence of the Gibbs Sampling Algorithm using 'BGR DIAGNOSTIC'. The ordered categorical and dichotomous data are handled using censoring and truncation methods. The choice between the models depends on the parameter estimation results and the goodness-of-fit statistics, Deviance Information Criterion (DIC). 180 pp. Englisch.
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Bayesian Approach to Structural Equation Models
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6134905836 ISBN 13: 9786134905831
EUR 52,90
Spedizione EUR 48,99
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Y. Thanoon ThanoonDr. Thanoon Y. Thanoon is Assist. Prof. of Statistics. He finished his PhD from University Technology Malaysia. He is working as a Head of Department of Business Administration Techniques- Technical College of Manag.
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Bayesian Approach to Structural Equation Models
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2018, 2018
ISBN 10: 6134905836 ISBN 13: 9786134905831
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book represents a general idea on using Bayesian analysis in structural equation models for two different types of data 'ordered categorical and dichotomous'. This book focuses on Convergence of the Gibbs Sampling Algorithm using 'BGR DIAGNOSTIC'. The ordered categorical and dichotomous data are handled using censoring and truncation methods. The choice between the models depends on the parameter estimation results and the goodness-of-fit statistics, Deviance Information Criterion (DIC).VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 180 pp. Englisch.
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Bayesian Approach to Structural Equation Models : for Ordered Categorical and Dichotomous Data
Lingua: Inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6134905836 ISBN 13: 9786134905831
EUR 65,68
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book represents a general idea on using Bayesian analysis in structural equation models for two different types of data 'ordered categorical and dichotomous'. This book focuses on Convergence of the Gibbs Sampling Algorithm using 'BGR DIAGNOSTIC'. The ordered categorical and dichotomous data are handled using censoring and truncation methods. The choice between the models depends on the parameter estimation results and the goodness-of-fit statistics, Deviance Information Criterion (DIC).
