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Bayesian inference for factor structure models via gibbs sampling

[Arbeitspapier]

Piatek, Rémi

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-429998

Weitere Angaben:
Körperschaftlicher Herausgeber Universität Konstanz, Center for Quantitative Methods and Survey Research (CMS)
Abstract "The goal of this paper is to provide all the technical details required to implement Gibbs sampling for the estimation of simultaneous equation models with common latent factors among their regressors, so-called "factor structure models". Linear, dichotomous and censored response models, as well as ordered and unordered response models can be accommodated in this framework. The latent factors can be either correlated or not, and specified as normally distributed or as following a finite mixture of normal distributions for more flexibility. All conditional distributions are derived and can be used to construct the Gibbs sampler step by step." (author's abstract)
Thesaurusschlagwörter factor analysis; model analysis; social science; economics; statistical method; indicator; estimation
Klassifikation Wirtschaftssoziologie
Sprache Dokument Englisch
Publikationsjahr 2010
Erscheinungsort Konstanz
Seitenangabe 26 S.
Schriftenreihe CMS Discussion Paper, 3
Status Veröffentlichungsversion
Lizenz Deposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitung
Datenlieferant Dieser Metadatensatz wurde vom Sondersammelgebiet Sozialwissenschaften (USB Köln) erstellt.
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