Résumé
Ordinal Data Modeling is a comprehensive treatment
of ordinal data models from both likelihood and Bayesian
perspectives. Written for graduate students and researchers
in the statistical and social sciences, this book describes
a coherent framework for understanding binary and ordinal
regression models, item response models, graded response
models, and ROC analyses, and for exposing the close
connection between these models. A unique feature of this
text is its emphasis on applications. All models developed
in the book are motivated by real datasets, and
considerable attention is devoted to the description of
diagnostic plots and residual analyses. Software and
datasets used for all analyses described in the text are
available on websites listed in the preface.
Contents
- Preface
- 1 Review of Classical and Bayesian Inference 1
- 2 Review of Bayesian Computation 33
- 3 Regression Models for Binary Data 75
- 4 Regression Models for Ordinal Data 126
- 5 Analyzing Data from Multiple Raters 158
- 6 Item Response Modeling 182
- 7 Graded Response Models: A Case Study of Undergraduate Grade Data 215
- App Software for Ordinal Data Modeling 239
- References 249
- Index 255
L'auteur - Valen E. Johnson
University of Michigan, Ann Arbor, MI
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Springer |
| Auteur(s) | Valen E. Johnson, James H. Albert |
| Parution | 01/04/2001 |
| Nb. de pages | 258 |
| Format | 15,5 x 23,5 |
| Couverture | Relié |
| Poids | 524g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9780387987187 |
Avantages Eyrolles.com
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