Log-linear models for event histories /
El análisis de la historia del acontecimiento -un método para explicar por qué algunas personas son más propensas a experimentar un evento, una transición o un cambio particular que otras personas- ha sido útil en las ciencias sociales para estudiar los procesos de la casualidad social. Una de las p...
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| 主要作者: | |
|---|---|
| 格式: | 圖書 |
| 語言: | 英语 |
| 出版: |
Thousand Oaks, California :
Sage Publications,
©1997
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| 叢編: | Advanced quantitative techniques in the social sciences ;
8 |
| 主題: | |
| 在線閱讀: | Ver en el OPAC |
| 標簽: |
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MARC
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| 300 | |a x, 348 páginas : |b ilustraciones ; |c 24 cm. | ||
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| 440 | 0 | |a Advanced quantitative techniques in the social sciences ; |v 8 | |
| 504 | |a Incluye referencias bibliográficas (p. 319-333) e índices. | ||
| 505 | |a Introducción - Análisis log-lineal - Análisis lineal largo con variables latentes y datos faltantes - Análisis del historial de eventos - Análisis del historial de eventos con variables latentes y datos faltantes. | ||
| 520 | |a El análisis de la historia del acontecimiento -un método para explicar por qué algunas personas son más propensas a experimentar un evento, una transición o un cambio particular que otras personas- ha sido útil en las ciencias sociales para estudiar los procesos de la casualidad social. Una de las principales dificultades, sin embargo, en el uso de esta técnica es que a menudo la información es (parcialmente) falta en algunas de las variables pertinentes. El autor Jeroen K. Vermunt presenta un acercamiento general a estos problemas de datos faltantes en las similitudes de la historia de eventos entre los modelos log-lineales, log-rate y modificados. Vermunt muestra cómo incorporar variables con información faltante en modelos log-lineales para la no respuesta. Además, abarca temas como los principales tipos de modelos de riesgo; Censura; El uso de covariables que varían en el tiempo; Modelos para riesgos competitivos; Modelos de riesgo multivariante; Y un enfoque general para hacer frente a los riesgos que faltan; Modelos de riesgo multivariante; Y un enfoque general para tratar los problemas de datos faltantes, incluyendo heterogeneidad no observada, error de medida en la variable dependiente, error de medida en la covariable, información parcialmente ausente sobre la variable dependiente y valores de covariable parcialmente observados. | ||
| 650 | 7 | |a Modelos log-lineales |2 LEMB | |
| 650 | 7 | |a Método longitudinal |x Métodos estadísticos |2 LEMB | |
| 942 | |2 Dewey Decimal Classification |c Books | ||
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| 952 | |1 Disponible |2 Dewey Decimal Classification |8 Colección General |a Biblioteca de Ciencias Naturales y Matemática |b Biblioteca de Ciencias Naturales y Matemática |c Colección General |d 2005-12-17 |e Proyecto actualización bibliográfico SBUES 2005 |g 117.00 |i 19104737 |l 0 |o 519.535 V528L |p 19104737 |r 2017-03-29 00:00:00 |w 2017-03-29 |y Books | ||