Sensitivity Analysis for Hierarchical Models Employing "t" Level-1 Assumptions.

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Autor/inn/en	Seltzer, Michael; Novak, John; Choi, Kilchan; Lim, Nelson
Titel	Sensitivity Analysis for Hierarchical Models Employing "t" Level-1 Assumptions.
Quelle	In: Journal of Educational and Behavioral Statistics, 27 (2002) 2, S.181-222Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1076-9986
Schlagwörter	Algorithms; Estimation (Mathematics); Markov Processes; Monte Carlo Methods + Suchen Sie Ihr Suchwort? Algorithm; Algorithmus; Estimation; Mathematics; Schätzung; Markowscher Prozess; Monte-Carlo-Methode
Abstract	Examines the ways in which level-1 outliers can impact the estimation of fixed effects and random effects in hierarchical models (HMs). Also outlines and illustrates the use of Markov Chain Monte Carlo algorithms for conducting sensitivity analyses under "t" level-1 assumptions, including algorithms for settings in which the degrees of freedom at level 1 is treated as an unknown parameter. (Author/SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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