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Advances in Data Analysis and Classification
Erschienen in: Advances in Data Analysis and Classification 1/2016

01.03.2016 | Editorial

Editorial for issue 1/2016

Erschienen in: Advances in Data Analysis and Classification | Ausgabe 1/2016

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Excerpt

This first issue of volume 10 (2016) of the journal Advances in Data Analysis and Classification (ADAC) presents six articles that deal with: clustering of explanatory variables in regression analysis with some ‘supervisor’ role of the target variable; the usage of k-means to three-dimensional data from apparel design; new versions of kernel logistic regression algorithms that modify, e.g., the standard logistic kernel; a method for imputing missing data in the case of mixed variable types, combined with PCA tools; a series of inequalities for the differences between reliability coefficients of two-parts psychometric tests; and a finite mixture item response model with two levels for clustering examined students and their schools. …
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Metadaten
Titel
Editorial for issue 1/2016
Publikationsdatum
01.03.2016
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Advances in Data Analysis and Classification / Ausgabe 1/2016
Print ISSN: 1862-5347
Elektronische ISSN: 1862-5355
DOI
https://doi.org/10.1007/s11634-016-0239-9

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