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Application of the Rasch model in categorical pedigree analysis using MCEM: I binary data

G. Qian, R. M. Huggins, D. Z. Loesch (2004)

Discussiones Mathematicae Probability and Statistics

An extension of the Rasch model with correlated latent variables is proposed to model correlated binary data within families. The latent variables have the classical correlation structure of Fisher (1918) and the model parameters thus have genetic interpretations. The proposed model is fitted to data using a hybrid of the Metropolis-Hastings algorithm and the MCEM modification of the EM-algorithm and is illustrated using genotype-phenotype data on a psychological subtest in families where some members...

Efecto del número de indicadores por factor sobre la identificación y estimación en modelos aditivos de análisis factorial confirmatorio.

M. Amparo Oliver Germes, José Manuel Tomás Miguel, Pedro M. Hontangas (1999)

Qüestiió

La matriz multirrasgo-multimétodo (MRMM) es un diseño de investigación de larga tradición en Psicología. Las técnicas de análisis de datos adecuadas para una correcta extracción de conclusiones han estado sujetas a controversia. Parece, no obstante, que diversos modelos de análisis factorial confirmatorio resultan muy adecuados. De entre los diversos modelos, dos de ellos han recibido gran atención, el modelo completo, que apareció primero en la literatura, y el de unicidades correlacionadas, que...

Effet des erreurs de mesure sur l'évaluation de l'efficacité d'un traitement

Christian Heuchenne (1993)

Mathématiques et Sciences Humaines

L’effet d’un traitement T sur une compétence Y peut être exprimé par le coefficient de régression partiel β Y T avec contrôle de la compétence initiale X . Quand Y et X sont mesurées avec erreurs par y et x , cet effet se manifeste par le coefficient β y T dans la régression de y sur T et x . Le biais entre β Y T et β y T est explicité, discuté et montré systématique si X et T sont corrélés. L’importance de bien spécifier le modèle, dont une condition nécessaire et suffisante d’identification est donnée, est mise en...

L'analyse implicative bayésienne, une méthode pour l'étude des dépendances orientées. II : modèle logique sur un tableau de contingence

Jean-Marc Bernard, Camilo Charron (1996)

Mathématiques et Sciences Humaines

Dans Bernard & Charron (1996), nous avons proposé une nouvelle méthode, l'Analyse Implicative Bayésienne (AIB), pour l'étude des dépendances orientées entre deux variables binaires, méthode qui permet de conclure en terme de quasi-implication entre modalités des variables. Nous étendons ici cette méthode au cas d'un tableau de contingence A × B quelconque avec le problème de la mesure du degré de quasi-adéquation des données à un modèle logique donné. Au niveau descriptif, la méthode repose...

L'analyse implicative bayésienne, une méthode pour l'étude des dépendances orientées. I : données binaires

Jean-Marc Bernard, Camilo Charron (1996)

Mathématiques et Sciences Humaines

La réussite à l'épreuve A implique-t-elle, approximativement, la réussite à l'épreuve B ? Parmi les indices descriptifs proposés pour mesurer de telles dépendances orientées, nous considérons l'indice H de Loevinger, qui s'exprime simplement en termes des taux de liaison entre modalités. A partir de cet indice, nous définissons les notions de quasi-implication, de quasi-équivalence et de quasi-indépendance dans un tableau de contingence 2 x 2. Cependant, les méthodes inductives correspondantes,...

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