Eş Merkezli 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

Eş Merkezli Eşitleme İşlevi – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

16 Şubat 2021 Eşitleme Merkezi nedir Eşitleme ne Demek Google senkronizasyon kapatma Kullanılabilirlik durumu eşitleme beklemede 0
 Sonlu Aralık Sorunu – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Eş Merkezli Eşitleme İşlevi

Şimdi gözlenen puanı eşitleme yöntemlerinin en önemlisi olan eş merkezli eşitleme fonksiyonuna dönüyoruz. Bunun (1.8) veya (1.9) genellemelerinden kaynaklandığını düşünebiliriz. (1.8) ‘i genellemek için, dönüştürülmüş X’in tüm momentlerini T üzerindeki Y’nin momentleriyle eşleşmeye zorlayan bir eşitleme fonksiyonunun bulunup bulunmadığını sorabiliriz.

(1.9) ‘u genellemek için, sadece aynı z-puanına sahip olmak yerine, T üzerinden ilgili dağılımlarının aynı nicelik diliminde iseler, x ve y’nin eşdeğer olduğu bir eşdeğerlik kavramı önerebiliriz. Bu yaklaşımların her ikisi de uygun şekilde yorumlanır ve eşit merkezleme fonksiyonuna yol açar. Genelleme (1.8) ile başlıyoruz.

İyi bilinmektedir (Kennedy ve Gentle, 1980, sayfa 176) (1.5) ‘den gelen F (x) sürekli ve kesin olarak artan bir cdf ise, o zaman dönüştürülmüş rasgele değişken U = F (X), (0 , 1). Benzer şekilde, (1.5) ‘deki G’nin (doğru tanımlanmış) bir tersi varsa, (0, 1)’ de u için G − 1 (u), o zaman V = G − 1 (U), G ile belirtilen dağılıma sahiptir U, (0, 1) üzerinde düzgün dağılıma sahiptir.

Bu nedenle, oluşan dönüşüm V = G − 1 (F (X)), Y bölü T ile tam olarak aynı dağılıma sahip olacaktır. Bu nedenle, her iki cdf’nin de sürekli ve kesin olarak arttığı durumda, X’in dönüşümü ,

  • Eşitlik (X) = G − 1 (F (X)),

(1.8) ‘deki LinY (x)’ in T’ye göre Y’nin tüm momentleriyle eşleşmesi anlamında bir genellemesidir.

Bununla birlikte, puan dağılımları çoğu durumda ayrıktır ve bu nedenle cdf’ler sürekli değildir ve kesin olarak artmaktadır, bunun yerine, ayrık dağılımın olası değerlerinde atlamalarla atlama işlevleridir. Bu nedenle, formül (1.10) ‘u kullanmak için, iki puan dağılımının farklılığı ile başa çıkmanın bir yolu bulunmalıdır.

Eş merkezci eşitleme için en erken motivasyon (1.9) ‘daki eşdeğerlik kavramını aşağıdaki gibi genellemekten gelir. X skoru x ve Y skoru y’nin eşdeğeri olması durumundadır;

  • F (x) = u = G (y), (1.11)

u için (0, 1). U’ya karşılık gelen iki puan dağılımının niceliklerinin “eşdeğer” olduğu bu tanım, en azından Kelley (1923) kadar erken gerçekleşir. Bununla birlikte, (0, 1) ‘de verilen herhangi bir u değeri için, (1.11)’ deki her iki denklemin de aynı u değeri için tam olarak x ve y ile karşılanması neredeyse hiçbir zaman mümkün değildir. Bu, daha önce bahsettiğimiz aynı temel nedene sahiptir – iki puan dağılımının farklılığı. Şu an için bu problemi görmezden gelerek ve (1.11) ‘de x için resmi olarak çözerek, (1.10)’ da ortaya çıkan fonksiyonun aynısını elde ederiz, yani

  • y = Eşittir (x) = G − 1 (F (x)). (1.12)

G − 1 (F (x)) ‘de ters fonksiyona uygun bir anlam verilebiliyorsa, (1.12), T, EquiY (x) üzerinde X’in Y’ye eşit merkezli eşitleme fonksiyonunu tanımlar. Aynı zamanda, X-raw puanlarının Y -raw puanlarına dönüştürülmesidir ve dikkatli bir şekilde yapılırsa, EquiY (X) dağılımını LinY (X) ‘e göre Y’nin dağılımına daha da yaklaştıracaktır.

Kullanılabilirlik durumu eşitleme beklemede
Senkronize ne Demek
Windows 10 eşitleme Merkezi kapatma
Otomatik eşitleme nasıl kapatılır
Telefonda eşitleme nedir
Eşitleme Merkezi nedir
Google senkronizasyon kapatma
Eşitleme ne Demek

Tüm eş merkezli eşitleme yöntemleri, G − 1 (F (x)) tanımına musallat olan ayrıklığı ortadan kaldırmalıdır. Geniş kullanımda olan ve “yüzdelik sıra yöntemi” veya PRM olarak adlandıracağımız eş merkezli yöntem, kesikli cdf’leri, F (x) ve G (y) parçalı doğrusal sürekli cdf’lerle değiştirir.

Bu kitapta tartıştığımız Kernel Equating yöntemi, F (x) ve G (y) ‘yi, “yüzdelik sıra yöntemi” yakınlığından daha yumuşak olan sürekli yaklaşımlarla değiştirir. Kernel Equating yöntemi, doğrusal enterpolasyon yerine Gauss çekirdek yumuşatmasını kullanır.

Angoff (1971) ve Kolen ve Brennan (1995), PRM versiyonlarının nasıl gerçekleştirileceğini tartışırlar, bu yüzden burada daha fazla tartışmayacağız. Bu bölümün geri kalanı için, bir şekilde veya başka bir şekilde, F (x) ve G (y) ‘nin sürekli cdf’lerle (yani F ve G’nin devam ettiği) yakınlaştığını varsayacağız, böylece (1.12) T’deki eş merkezli eşitleme fonksiyonunun anlamlı bir tanımı KE’yi Bölüm 6’daki yüzdelik sıra yöntemi ile karşılaştıracağız.

F ve G’nin her ikisinin de uygun tersleri olduğunda, (1.12) ‘de verilen formdaki herhangi bir eşitleme fonksiyonunun Simetri koşulunu sağladığını kolayca görebiliriz. Bu, x cinsinden y için (1.12) çözülerek yapılır. Ters fonksiyonların standart özelliklerini kullanarak x = F −1 (G (y)) = EquiX (y) elde ederiz.

X’in ham puanlarından Y, e (x)’inkilere yapılan bir eşlemenin, F ve G’nin (devam edilmiş) olarak yorumlanabildiği (1.12) biçiminde yazılabiliyorsa, gözlemlenen bir puan eşitleme işlevi olduğunu söyleyeceğiz. ) sırasıyla X ve Y’nin cdf’leri, ortak bir hedef popülasyon olan T’de. Bazı durumlarda, örneğin Eşdeğer Gruplar ve Tek Grup Tasarımlarında olduğu gibi bu oldukça basittir.

Diğer durumlarda, özellikle Çapa Test Tasarımına sahip Eşdeğer Olmayan gruplar, e (x) bu şekilde yorumlanmadan önce ek varsayımların yapılması gerekir. E (x) ‘in gözlenen bir skoru eşitleyen fonksiyon olduğunu göstermek için can alıcı koşul, e (x)’ in ortak bir sınava giren popülasyonu üzerinde (1.12) ‘nin sağ tarafı şeklinde olmasıdır.

LinY (x) ve Eşitlik (x) Arasındaki İlişki

Bu bölümde doğrusal ve eş merkezli eşitleme fonksiyonları arasında yakın bir ilişki olduğunu göstereceğiz. Bazen çok farklı olarak görülürler, ancak göstereceğimiz gibi, EquiY (x) özenle inşa edilirse, LinY (x), EquiY (x) ‘in genişlemesindeki “doğrusal kısım” veya “ilk terim” dir.

F (x) ve G (y) ‘nin sürekli cdf’lere dönüştürüldüğünü ve bunun sırasıyla X ve Y’nin ilk iki anını koruyacak şekilde yapıldığını varsayıyoruz. Bu, F (x) ve G (y) ‘den hesaplanan ortalamaların ve varyansların, X ve Y’nin orijinal ayrık skor dağılımları kullanılarak (1.6)’ da hesaplanan ortalamalar ve varyanslarla tamamen aynı olmasını gerektirir. (Kernel Equating bu eşitliği elde etmek için tasarlanırken, F ve G’yi sürekli hale getiren yüzdelik sıralama yönteminin, genellikle yakın olsa da, orijinal puan dağılımlarının ikinci anlarını tam olarak yeniden oluşturmadığını belirtmeliyiz.

Bu noktayı Bölüm 6’da daha dikkatli tartışacağız.) KE’nin uygun momentlerle eşleştiği gerçeği göz önüne alındığında, bu bölümün sonuçları, yani Teorem 1.1, ona tam olarak uygulanır. Bununla birlikte, bu kitapta KE fonksiyonunu eY (x) ile göstereceğiz ve EquiY (x), F ve G’nin uygun şekilde devam ettirildiği (1.10) ‘a herhangi bir çözümü göstermesine izin vereceğiz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir