Doğrusal Eşitleme İşlevi – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Doğrusal Eşitleme İşlevi – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

16 Şubat 2021 e-posta eşitleme ne demek Otomatik eşitleme nasıl kapatılır Otomatik eşitleme ne demek Telefonda eşitleme nedir 0
Doğrusal Eşitleme İşlevi – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Birlikte, Bölüm 2, 10 ve 11’de tartışılan çapa testi tasarımlarında olduğu gibi, dikkate alınması gereken başka popülasyonlar olduğunda, bunları genellikle alt simge olarak gösterimde açık hale getireceğiz.

Şimdiye kadarki gösterimimizi netleştirmeye yardımcı olmak için, basit “doğru sayı skorlaması” durumunda, X için olası değerler yalnızca ardışık tam sayılardır, x1 = 0, x2 = 1, x3 = 2, vb.

Diğer durumlarda, olası X ve Y değerlerinin ardışık tam sayılar olması gerekmez ve negatif olabilir veya kesirli kısımlara sahip olabilir, yuvarlak olmayan formül puanları bunun en iyi bilinen örneğidir, ancak bazı Öğe biçimlerini kullanan modellerden “teta-şapkalar” Yanıt Teorisi, ardışık tam sayılar olması gerekmeyen başka bir puan örneğidir. Ancak, bu kitapta kullanılan tüm örneklerde {xj} ve {yk} ardışık tam sayılardır. Bu çalışmada diğer olasılıkları ciddi bir şekilde dikkate almıyoruz.

Skor olasılıkları, {rj} ve {sk}, toplamı birliği oluşturan pozitif sayılardır. X veya Y için belirli bir puana karşılık gelen örnek frekanslar sıfır olabilirken, hedef popülasyonda her zaman her puanın mümkün olduğunu varsayarız ve mantıksal olarak mümkün olmayanları hesaba katarak sileriz. Bu çalışmada {xj} ve {yk} değerlerinin belirtildiğini ve bilindiğini varsayacağız.

Bazı ayarlarda bir “çapa testi” A’ya başvurmamız gerekecek ve T üzerinden dağıtımı için aşağıdaki benzer gösterimi kullanacağız:

  • tl = Prob {A = al | T}, l = 1, …, L, için

burada al, A’nın olası bir değerini gösterir.

Bölüm 2, 10 ve 11’de ortaya çıkan ek gösterimleri tanımlayacağız Bir çapa testi veri toplama tasarımının bir parçası olduğunda, ancak bu bölümde daha genel hususlarla ilgilendiğimizde ve yukarıdaki notasyonel ayrıntı seviyesi amaçlarımız için yeterli olur.

Yukarıda açıklanan ayrık puan dağılımlarına ek olarak, X, Y ve A’nın kümülatif dağılım fonksiyonları (cdf’ler) için de bir gösterime ihtiyacımız olacak, bu yüzden bu gösterimi şimdi kuruyoruz. T üzerinden X, Y ve A’nın cdf’leri şu şekilde gösterilir.

Yine, F, G ve H’de T’ye yapılan referansı gizleriz, ancak bu cdf’lere atıfta bulunduğumuzda her zaman ima edilir ve bir cdf ile ilgili popülasyonu belirtmemiz gerektiğinde, onu bir alt simge olarak dahil edeceğiz.

Bu, çapa testi tasarımlarını ele alan bölümlerde ortaya çıkacaktır.Mümkün olduğunda, X ve Y’nin T üzerinden anlarını tanıdık bir şekilde göstereceğiz. Örneğin, X ve Y’nin T’ye göre ortalamaları ve standart sapmaları olarak belirtilir.

Burada E (X | T), T üzerinde (veya koşullu) X’in beklenen değerini ve SD (X | T), X’in T’ye göre standart sapmasını gösterir.

Bu gösterimi kullanmamıza bir örnek olarak, yukarıda belirtilen anlar, aşağıda iyi bilinen şekilde olası değerlerden ve puan olasılıklarından hesaplanır.

Bu kitap boyunca, üst simge t’nin her zaman vektör devriğini ifade ettiği vektör notasyonu, rt = (r1,.., RJ) kullanacağız. J boyutlu (sütun) vektör r, T üzerindeki tüm X-skor olasılıklarını içerir.

Benzer şekilde s, T’ye göre Y-skor olasılıklarının karşılık gelen K-boyutlu (sütun) vektörüdür. Ek D’de bu kitapta kullandığımız vektörlerin ve matrislerin fikirlerini gözden geçiriyoruz. Burada, gösterimimizde, r ve s ile belirtilen puan dağılımlarının her zaman üzerinde gözlemlenen puan eşitleme fonksiyonunun hesaplandığı T hedef popülasyonu ifade ettiğini vurguluyoruz.

Hedef popülasyonun yanı sıra ortaya çıkan başka popülasyonlar olabilir ve bunlar üzerinde X ve Y için ilgili skor dağılımları olabilir, ancak T üzerinden hesaplanmayan skor dağılımlarına atıfta bulunmak için farklı semboller kullanacağız.

Bununla birlikte, bir gözlemlenen puan eşitleme yöntemini belirlerken, hedef popülasyonu açıkça belirtmek önemlidir. Gözlenen puan testi eşitlemesinde, Nüfus Değişmezliği gerekliliği her zaman ampirik olarak incelenmesi gereken açık bir sorudur.

Telefonda eşitleme nedir
Payda eşitleme teknikleri
Pay eşitleme
Windows 10 eşitleme Merkezi kapatma
Otomatik eşitleme nasıl kapatılır
Otomatik eşitleme ne demek
kesirlerde payda eşitleme 4. sınıf
e-posta eşitleme ne demek

Doğrusal Eşitleme İşlevi

Belki de tüm eşitleme fonksiyonları arasında, gerçekten kullanılmıyorsa, en bilinen ve en yaygın şekilde hesaplanan, doğrusal eşitleme fonksiyonudur. LinY (x) ile X’in T üzerinde Y’ye doğrusal olarak eşitlendiğini belirtmek için belirtiyoruz. LinY (x) eski ve iyi biliniyor ve formülle veriliyor.

  • LinY (x) = μY + (σY / σX) (x – μX), (1.7)

X ve Y’nin ilgili momentleri (1.6) ‘da belirtilmiştir. Her zamanki gibi, (1.7) ‘nin gösteriminde, T’ye herhangi bir açık göndermeyi bastırdık, ancak dolaylı olarak oradadır çünkü X ve Y momentleri T üzerinden hesaplanır.

LinY (x) ‘in, X üzerinde Y’nin basit bir doğrusal regresyon fonksiyonuna sahip olduğu ve korelasyonun birlik olduğu varsayıldığı sıklıkla not edilir. Bu gözlem daha kafa karıştırıcı, yardımcı olan şey – defalarca işaret edilen bir kafa karışıklığı ve bu kafa karışıklığını burada yaymayacağız.

LinY (x) aynı zamanda “mu ve sigma çizgisi” olarak da adlandırılır. Test denkleminde kullanım için ana özelliği, X-ham puanlarının Y-çizim puanlarına dönüştürülmesidir; bu, X dağılımının Y ile aynı ortalama ve varyansa sahip olacak şekilde değiştirildiği özelliğine sahiptir. yani,

  • E (LinY (X) | T) = μY ve Var (LinY (X) | T) = σY2. (1.8)

X üzerindeki Y’nin doğrusal regresyon fonksiyonunun (1.8) ‘in ikinci bölümünü karşılamayacağına dikkat edin, çünkü korelasyon katsayısının karesi birden fazla t i p l y σ Y2 olacaktır.

Doğrusal eşitleme işlevinin ilk kullanımları, “standart puanlar” ın “denkliği” nin çok eski bir kavramına (Kelley’ye göre Galton’a geri dönüyor, 1923) dayanıyordu. X puanı x ve Y puanı y, T’deki ilgili ortalamalarından aynı sayıda standart sapma birimi ise, yani aynı “standart puana” veya “z puanına” sahipse, bu anlamda eşdeğerdir.

  • (x − μX) / σX = (y − μY) / σY. (1.9)

(1.7) ‘yi (1.9)’ dan çıkarmak basit bir alıştırmadır. Doğrusal eşitleme işlevinin Bölüm 1.1’de listelenen Simetri gereksinimini karşıladığını göstermek de kolaydır. Bu, denklemi çözersek, y = LinY (x), x için y cinsinden x = μX + (σX / σY) (y − μY) = LinX (y) elde ederiz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir