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  • In der Theorie graphischer Markov Modelle, in denen Beziehungen zwischen vielen Variablen über konditionale Interdependenzen vereinfacht werden, spielen azyklische Graphen eine spezielle Rolle. Sie können dazu benutzt werden, um statistische Modelle zu representieren, in denen Daten schrittweise generiert werden. Responses und intermediäre Variablen können event histories sein . Wir diskutieren ein derartiges System mit sequentieller Behandlung und einem Confounder, das ist eine Variable mit Auswirkungen auf den endgültigen Output und eine der erklärenden Vaiablen. Es werden Verfahren aufgezeigt, wie mit diesem Problem umgegangen werden kann. (Lo) (xsd:string)
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  • 1999 (xsd:gyear)
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  • 1999 (xsd:gyear)
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  • Effects of an unobserved confounder on a system with an intermediate outcome (xsd:string)
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  • Arbeitspapier (xsd:string)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
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  • urn:nbn:de:0168-ssoar-200468 ()
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  • 1999/07 (xsd:string)