9781316636824 - maximum likelihood for social science: strategies for analysis (analytical methods for social research) von ward, michael d. (4 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
Serie: Buch 12 von 15 - Analytical Methods for Social Research
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 47,53
EUR 13,98 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
Serie: Buch 12 von 15 - Analytical Methods for Social Research
- Softcover
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 63,75
EUR 9,01 VersandVersand innerhalb von USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge Univ Pr, 2018
Serie: Buch 12 von 15 - Analytical Methods for Social Research
- Softcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 62,07
EUR 11,67 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Paperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 298 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2018
Serie: Buch 12 von 15 - Analytical Methods for Social Research
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 65,04
EUR 62,39 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume provides a practical introduction to the method of maximum likelihood as used in social science research. Ward and Ahlquist focus on applied computation in R and use real social science data from actual, published research. Unique among b…ooks at this level, it develops simulation-based tools for model evaluation and selection alongside statistical inference. The book covers standard models for categorical data as well as counts, duration data, and strategies for dealing with data missingness. By working through examples, math, and code, the authors build an understanding about the contexts in which maximum likelihood methods are useful and develop skills in translating mathematical statements into executable computer code. Readers will not only be taught to use likelihood-based tools and generate meaningful interpretations, but they will also acquire a solid foundation for continued study of more advanced statistical techniques.
