Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
While regression analysis is widely understood, it falls short in determining the causal direction of relationships in observational data. In this groundbreaking volume, Wiedermann and von Eye introduce Direction Dependence Analysis (DDA), a novel method that leverages variable information often overlooked by traditional techniques, such as higher-order moments like skewness and kurtosis. DDA reveals the asymmetry properties of regression and correlation, enabling researchers to evaluate competing causal hypotheses, assess the roles of variables in causal flows, and develop statistical methods for testing causal direction. This book provides a comprehensive formal description of DDA, illustrated with both artificial and real-world data examples. Additionally, readers will find free software implementations of DDA, making this an essential resource for researchers seeking to enhance their understanding of causal relationships in data analysis.