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Journal of Classification
Erschienen in:

11.12.2021

Editorial: Journal of Classification Vol. 38-3

verfasst von: Paul D. McNicholas

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 3/2021

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Auszug

In the first of the ten articles herein, Chen, Sun, Euan and Ombao introduce two algorithms for clustering data on brain activity; specifically, electroencephalograms. The second article, by Michis, develops a wavelet multidimensional scaling approach and applies it to data on economic sentiment. In the third paper, Ballante, Galvani, Uberti and Figini introduce polarized classification trees and carry out a simulation study to compare their method to established approaches. The fourth paper, by Köhn and Chiu, lays out the completeness conditions of unstructured Q-matrices for the DINA model. In the fifth paper, de Raadt, Warrens, Bosker and Kiers compare reliability coefficients — including kappa coefficients and correlation coefficients — for ordinal rating scales. …
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Literatur
Gershenfeld, N. (1997). Nonlinear inference and cluster-weighted modeling. Annals of the New York Academy of Sciences, 808(1), 18–24.CrossRef
McNicholas, P.D., & Murphy, T.B. (2008). Parsimonious Gaussian mixture models. Statistics and Computing, 18(3), 285–296.MathSciNetCrossRef
Metadaten
Titel
Editorial: Journal of Classification Vol. 38-3
verfasst von
Paul D. McNicholas
Publikationsdatum
11.12.2021
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 3/2021
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-021-09404-6

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