Conditional median-based Bayesian growth mixture modeling for nonnormal data.

Kim, Seohyun; Tong, Xin; Zhou, Jianhui; Boichuk, Jeffrey P

Kim, Seohyun; Tong, Xin; Zhou, Jianhui; Boichuk, Jeffrey P.

Afiliación

Kim S; Department of Psychology, University of Virginia, 102 Gilmer Hall, Charlottesville, VA, 22903, USA.
Tong X; Department of Psychology, University of Virginia, 102 Gilmer Hall, Charlottesville, VA, 22903, USA. xt8b@virginia.edu.
Zhou J; Department of Statistics, University of Virginia, 113 Halsey Hall, Charlottesville, VA, 22903, USA.
Boichuk JP; McIntire School of Commerce, University of Virginia, 125 Ruppel Dr., Charlottesville, VA, 22903, USA.

Behav Res Methods ; 54(3): 1291-1305, 2022 06.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34590287

Asunto(s)

Modelos Estadísticos; Proyectos de Investigación; Teorema de Bayes; Simulación por Computador; Humanos

Palabras clave

Asymmetric Laplace distribution; Conditional medians; Growth mixture modeling; Robust methods

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Proyectos de Investigación / Modelos Estadísticos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Behav Res Methods Asunto de la revista: CIENCIAS DO COMPORTAMENTO Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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