Isbn: 9781316610855 - inferential network analysis (analytical methods for social research) (12 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press (edition ), 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2021
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Verlag: Cambridge Univ Pr, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Verlag: Cambridge University Press, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Verlag: Cambridge University Press, 2020
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Verlag: Cambridge Univ Pr, 2020
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Paperback. Zustand: Brand New. 291 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock.
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Verlag: Cambridge University Press, 2021
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Zustand: New. Introduces foundational statistical models for network data, augmenting theoretical discussion with applications across the social sciences implemented in the R language. An introductory text or reference for researchers, graduate students, and advanced und.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press Aug 2021, 2021
Serie: Buch 14 von 15 - Analytical Methods for Social Research
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This unique textbook provides an introduction to statistical inference with network data. The authors present a self-contained derivation and mathematical formulation of methods, review examples, and real-world applications, as well as provide data and code in the R environment that can be customised. Inferential network analysis transcends fields, and examples from across the social sciences are discussed (from management to electoral politics), which can be adapted and applied to a panorama of research. From scholars to undergraduates, spanning the social, mathematical, computational and physical sciences, readers will be introduced to inferential network models and their extensions. The exponential random graph model and latent space network model are paid particular attention and, fundamentally, the reader is given the tools to independently conduct their own analyses.…
