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Autor/inn/enChung, Hwan; Walls, Theodore A.; Park, Yousung
TitelA Latent Transition Model with Logistic Regression
QuelleIn: Psychometrika, 72 (2007) 3, S.413-435 (23 Seiten)
PDF als Volltext Verfügbarkeit 
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0033-3123
DOI10.1007/s11336-005-1382-y
SchlagwörterMarkov Processes; Academic Achievement; Models; Case Studies; Adolescents; Beliefs; Economically Disadvantaged; Bayesian Statistics
AbstractLatent transition models increasingly include covariates that predict prevalence of latent classes at a given time or transition rates among classes over time. In many situations, the covariate of interest may be latent. This paper describes an approach for handling both manifest and latent covariates in a latent transition model. A Bayesian approach via Markov chain Monte Carlo (MCMC) is employed in order to achieve more robust estimates. A case example illustrating the model is provided using data on academic beliefs and achievement in a low-income sample of adolescents in the United States. (Author).
AnmerkungenSpringer. 233 Spring Street, New York, NY 10013. Tel: 800-777-4643; Tel: 212-460-1500; Fax: 212-348-4505; e-mail: service-ny@springer.com; Web site: http://www.springerlink.com
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2017/4/10
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