Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Log-Linear Models de David Knoke

Log-Linear Models

Autor David Knoke, Peter J. Burke
en Limba Engleză Paperback – aug 1980
Discusses the innovative log-linear model of statistical analysis. This model makes no distinction between independent and dependent variables, but is used to examine relationships among categoric variables by analyzing expected cell frequencies.
Citește tot Restrânge

Preț: 33683 lei

Puncte Express: 505
Paperback 33683 lei
Electronic book text 11420 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 28 iulie-11 august

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 40000 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780803914926
ISBN-10: 080391492X
Pagini: 84
Ilustrații: 1
Dimensiuni: 140 x 216 x 5 mm
Greutate: 0.12 kg
Ediția:Expanded.
Editura: SAGE Publications
Locul publicării:Thousand Oaks, United States

Notă biografică

David Knoke (Ph.D., University of Michigan, 1972) is a professor of sociology at the University of Minnesota, where he teaches and does research on diverse social networks, including political, economic, healthcare, intra-  and interorganizational, and terrorist & counterterror networks. In addition to many articles and chapters, he has written seven books about networks: Network Analysis (1982, with James Kuklinski), The Organizational State (1985, with Edward Laumann), Political Networks (1990), Comparing Policy Networks (1996, with Franz Pappi, Jeffrey Broadbent, and Yutaka Tsujinaka), Changing Organizations (2001), Social Network Analysis (2008, with Song Yang), and Economic Networks (2012).


 

Descriere

Discusses the innovative log-linear model of statistical analysis. This model makes no distinction between independent and dependent variables, but is used to examine relationships among categoric variables by analyzing expected cell frequencies.