Discrete Multivariate Analysis (eBook, PDF) von Yvonne M. Bishop; Stephen E. Fienberg; Paul W. Holland

6. 2 The Two-Sample Capture-Recapture Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 6. 3 Conditional Maximum Likelihood Estimation of N . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 6. 4 The Three-Sample Census . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 6. 5 The General Multiple Recapture Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 6. 6 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....

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6. 2 The Two-Sample Capture-Recapture Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 6. 3 Conditional Maximum Likelihood Estimation of N . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 6. 4 The Three-Sample Census . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 6. 5 The General Multiple Recapture Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 6. 6 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 7 MODELS FOR MEASURING CHANGE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 7. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 7. 2 First-Order Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 7. 3 Higher-Order Markov Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 7. 4 Markov Models with a Single Sequence of Transitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 7. 5 Other Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273 8 ANALYSIS OF SQUARE TABLES: SYMMETRY AND MARGINAL HOMOGENEITY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 8. 1 Introduction . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 8. 2 Two-Dimensional Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 8. 3 Three-Dimensional Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 8. 4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 9 MODEL SELECTION AND ASSESSING CLOSENESS OF FIT: PRACTICAL ASPECTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311 9. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311 9. 2 Simplicity in Model Building . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312 9. 3 Searching for Sampling Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 9. 4 Fitting and Testing Using the Same Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 9. 5 Too Good a Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324 9. 6 Large Sample Sizes and Chi Square When the Null Model is False . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 9. 7 Data Anomalies and Suppressing Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 9. 8 Frequency of Frequencies Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337 10 OTHER METHODS FOR ESTIMATION AND TESTING IN CROSS-CLASSIFICATIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 10. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 10. 2 The Information-Theoretic Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344 10. 3 Minimizing Chi Square, Modi? ed Chi Square, and Logit Chi Square . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 348 10. 4 The Logistic Model and How to Use It . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 10. 5 Testing via Partitioning of Chi Square . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361 10. 6 Exact Theory for Tests Based on Conditional Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 10. 7 Analyses Based on Transformed Proportions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Produktdetails

Verlag: Springer US
Seitenzahl: 559
Erscheinungstermin: 31. Juli 2007
Englisch
ISBN-13: 9780387728063
Artikelnr.: 37288079

From the reviews:

"The book deals with discrete multivariate analysis in an effort to bring together in an organised way the extensive theory and practice existing in this field. It is organised in 14 chapters. ... is well addressed to readers from different background and different interests covering a wide range from graduate students in theoretical statistics to quantitative biological or social scientists, applied statisticians and other quantitative research workers looking for comprehensive analyses of discrete multivariate data." (Christina Diakaki, Zentralblatt MATH, Vol. 1131 (9), 2008)