Каталог
>
Знания и навыки
>
Компьютерная литература
>
Программы
>
9781629596792
Каталог
:: Java книги
:: Авто
:: Астрология
:: Аудио книги
:: Биографии и Мемуары
:: В мире животных
:: Гуманитарные и общественные науки
:: Детские книги
:: Для взрослых
:: Для детей
:: Дом, дача
:: Журналы
:: Зарубежная литература
:: Знания и навыки
:Бизнес-книги
:Компьютерная литература
:Базы данных
:Зарубежная компьютерная литература
:Интернет
:Информационная безопасность
:Книги о компьютерах
:Компьютерное железо
:Ос и сети
:Программирование
:Программы
:Научно-популярная литература
:Словари, справочники
:Учебная и научная литература
:: Издательские решения
:: Искусство
:: История
:: Компьютеры
:: Кулинария
:: Культура
:: Легкое чтение
:: Медицина и человек
:: Менеджмент
:: Наука и образование
:: Оружие
:: Программирование
:: Психология
:: Психология, мотивация
:: Публицистика и периодические издания
:: Разное
:: Религия
:: Родителям
:: Серьезное чтение
:: Спорт
:: Спорт, здоровье, красота
:: Справочники
:: Техника и конструкции
:: Учебная и научная литература
:: Фен-Шуй
:: Философия
:: Хобби, досуг
:: Художественная лит-ра
:: Эзотерика
:: Экономика и финансы
:: Энциклопедии
:: Юриспруденция и право
:: Языки
Новинки
Ford Explorer c 1995 по 2001 год, цветные электросхемы в электронном виде (на английском языке)
Bayesian Analysis of Item Response Theory Models Using SAS
Автор:
Clement A. Stone
Издательство:
Ingram
Cтраниц:
1
Формат:
EPUB
Размер:
0
ISBN:
9781629596792
Качество:
excellent
Язык:
Описание:
Written especially for psychometricians, scale developers, and practitioners interested in applications of Bayesian estimation and model checking of item response theory (IRT) models, this book teaches you how to accomplish all of this with the SAS MCMC Procedure. Because of its tutorial structure, Bayesian Analysis of Item Response Theory Models Using SAS will be of immediate practical use to SAS users with some introductory background in IRT models and the Bayesian paradigm.
Working through this booka€™s examples, you will learn how to write the PROC MCMC programming code to estimate various simple and more complex IRT models, including the choice and specification of prior distributions, specification of the likelihood model, and interpretation of results. Specifically, you will learn PROC MCMC programming code for estimating particular models and ways to interpret results that illustrate convergence diagnostics and inferences for parameters, as well as results that can be used by scale developersa€”for example, the plotting of item response functions. In addition, you will learn how to compare competing IRT models for an application, as well as evaluate the fit of models with the use of posterior predictive model checking methods.
Numerous programs for conducting these analyses are provided and annotated so that you can easily modify them for your applications.
Скачать
Скачать легальную копию
Просмотров: 69
Пресс - релиз
string(4) "true" int(290)
К настоящему времени нет отзывов!
Вход
Если Вы забыли пароль, щелкните
здесь
Вы новый клиент?
Зарегистрируйтесь
Информация
Свяжитесь с нами
Как скачать и чем читать
Quiero dinero © 2007