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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bootstrapping Latent Class Models

verfasst von : José G. Dias

Erschienen in: Classification — the Ubiquitous Challenge

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper deals with improved measures of statistical accuracy for parameter estimates of latent class models. It introduces more precise confidence intervals for the parameters of this model, based on parametric and nonparametric bootstrap. Moreover, the label-switching problem is discussed and a solution to handle it introduced. The results are illustrated using a well-known dataset.

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Metadaten
Titel
Bootstrapping Latent Class Models
verfasst von
José G. Dias
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Classification — the Ubiquitous Challenge

Print ISBN: 978-3-540-25677-9

Electronic ISBN: 978-3-540-28084-2

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-28084-7_11