Context-specific independencies in Hierarchical Multinomial Marginal models

Nicolussi, F.; Cazzaro, M.

doi:10.1007/s10260-019-00503-8

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This paper focuses on studying the relationships among a set of categorical (ordinal) variables collected in a contingency table. Besides the marginal and conditional (in)dependencies, thoroughly analyzed in the literature, we consider the context-specific independencies holding only in a subspace of the outcome space of the conditioning variables. To this purpose we consider the Hierarchical Multinomial Marginal models and we provide several original results about the representation of context-specific independencies through these models. The theoretical results are supported by an application concerning the innovation degree of Italian enterprises.

Context-specific independencies in Hierarchical Multinomial Marginal models / F. Nicolussi, M. Cazzaro. - In: STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS. - ISSN 1618-2510. - (2019 Dec 05). [Epub ahead of print]

Titolo:	Context-specific independencies in Hierarchical Multinomial Marginal models
Autori:	NICOLUSSI, FEDERICA (Primo) (Corresponding) M. Cazzaro mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Parole Chiave:	Context-specific independence; Ordinal variable; Hierarchical Multinomial Marginal model
Settore Scientifico Disciplinare:	Settore SECS-S/01 - Statistica
Data di pubblicazione:	5-dic-2019
Rivista:	STATISTICAL METHODS & APPLICATIONS
Tipologia:	Article (author)
Digital Object Identifier (DOI):	http://dx.doi.org/10.1007/s10260-019-00503-8
Appare nelle tipologie:	01 - Articolo su periodico

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