Isbn: 9780387943671 - probabilistic causality in longitudinal studies (lecture notes in statistics, 92, band 92) (4 Ergebnisse)

Sprache: Englisch
Verlag: Springer (edition Softcover reprint of the original 1st ed. 1994), 1994
- Softcover
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Gut
EUR 29,25
Versand gratisVersand innerhalb von USAAnzahl: 1 verfügbar
Paperback. Zustand: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Softcover reprint of the original 1st ed. 1994.

- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 59,27
EUR 10,93 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In English.

- Softcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 77,35
EUR 11,66 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Paperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 139 pages. 9.50x6.25x0.50 inches. In Stock.

- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 77,12
EUR 30,50 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In many applied fields of statistics the concept of causality is central to a scientific investigation. The author's aim in this book is to extend the classical theories of probabilistic causality to longitudinal settings and to propose that interesting causal questions can be related to causal effects which can change in time. The proposed prediction method in this study provides a framework to study the dynamics and the magnitudes of causal effects in a series of dependent events. Its usefulness is demonstrated by the analysis of two examples both drawn from biomedicine, one on bone marrow transplants and one on mental hospitalization. Consequently, statistical researchers and other scientists concerned with identifying causal relationships will find this an interesting and new approach to this problem.…