Eşitleme – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
Belirli durumlarda, özellikle rj “dişler”, “boşluklar” gösterdiğinde veya diğer rasgele olmayan pürüzsüzlükte, fhX (x) ‘in PEN1’in başaracağından daha fazla düzeltilmesi gerekir. Yaklaşımımız fhX (x) yoğunluğunun birkaç moddan fazlasına sahip olmasını önlemektir. Bunu, f ′ (x) ile ifade ettiğimiz fhX (x) ‘in türevinin, birkaç puan değerine (xj) yakın ′ hX bir işaret değişikliğine sahip olmasına izin veren hX seçimlerini cezalandırarak yaparız. FhX (x) fonksiyonu verilir.
buradaAj = 1iff ′ (x) <0alittletotheleftofxj, veBj = 0if fhX (x)> 0 xj’nin biraz sağında. Böylece, fhX (x) ‘in etrafında “U şeklinde” olduğu her puan için 1 ceza alırız. “Yakın” anlamı, PEN2 (hX) parametresidir. Kendi çalışmamızda, yukarıdaki Aj ve Bj hesaplamasında xj ± 4’te fhX’i bir puan puanının ± 1 ortalamasına “yakın” olarak ayarladık.
İki cezayı aşağıdaki gibi bir ağırlıkla birleştirebiliriz:
PEN1 (hX) + K × PEN2 (hX).
Bu, histogramı ve yoğunluğu birbirine yakın olmaya zorlar ancak yoğunluğun çok fazla sıfır türevi olmasını engeller. Örneklerimizde K = 1 kullandık. K ne kadar büyükse, elde edilen yoğunluk fonksiyonunun sahip olacağı daha az moddur.
(4.30) ‘daki birleşik ceza işlevi, tahmini bir puan dağılımında “dişlerin aşındırılması” sorununa faydalı bir çözüm sağlar. Ham puan dağılımındaki “dişler” veya “boşluklar”, eşitleme sürecinin tahmin veya ön düzeltme aşamasında ortaya çıkabilir. (Puan olasılıklarında “boşluklar” bulunan bir örnek için Bölüm 10’a bakın.)
Tavsiyemiz, ön yumuşatma sırasında verilerin bu özelliklerini korumaktır, böylece ön yumuşatma aşamasında “dişleri aşındırmak” yerine ham verilere uyan modeller gerçekten ona uymaktadır.
Bu tavsiye için mantığımız, ön yumuşatma aşamasından çıkan standart hataların geçerli olabilmesi için modelin verilere uyması gerektiğidir. Bununla birlikte, dişleri fhX (x) ve FhX (x) ‘de tutmak nadiren mantıklıdır ve bu nedenle, devam ettirme adımında çıkarılmalarını öneririz. (4.30) ‘daki ceza işlevi bunu yapacak.
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
Eşitleme
FˆhX ve GˆhY elinize geçtiğinde, Bölüm 1’deki EquiY (x) tanımının KE analoğu aracılığıyla Kernel Equating fonksiyonlarını hesaplamak nispeten basit bir süreçtir.
(4.31) ve (4.32) için hesaplama sorunu, Fˆ − 1 (·) ve Gˆ − 1 (·) ters fonksiyonlarının hesaplanması gereken doğruluktur. Ancak, hem FˆhX hem de GˆhY Newton yönteminin pürüzsüz formu nedeniyle hX hY, bu problemi çözmek için etkili bir şekilde kullanılabilir.
Sonraki teorem (ayrıca bkz. Holland ve Thayer, 1989) hem hX hem de hY büyük olduğunda, KE fonksiyonlarının standart doğrusal eşitleme fonksiyonuna çok yakın olduğunu gösterir.
Bu nedenle, (4.31) ve (4.32) ‘de tahmin edilen KE fonksiyonları, puan dağılımlarının gerçek formuna bağlı olarak doğrusal veya doğrusal olmayan eş merkezli-tip eşitleme fonksiyonları sağlar. Ek olarak, LinY (x) bir KE fonksiyonunun sınırlayıcı bir biçimi olduğundan, sonraki bölümde, eˆY (x) ve LinY (x) arasındaki fark için standart bir hata bulabiliriz.
Bu, doğrusal ve eş merkezli bir eşitleme işlevi arasında seçim yapmaya yardımcı olabilir. Teorem 4.5’e bağlı olarak, bir KE fonksiyonundan doğrusal olarak söz ettiğimizde, her zaman bant genişliğini, hX ve hY’yi, kendi standart sapmaları σX ve σY’nin 10 katını aşacak şekilde seçmeyi kastediyoruz.
EY (x) ‘in etkinliğini teşhis etmek. EY (x) ‘i hesapladıktan sonra, X (hX) ve Y (hY) yerine X ve Y’ye uygulandığında ne kadar iyi çalıştığını sorabiliriz. Eşitleme fonksiyonu, eY (x), mükemmel bir şekilde dönüştürmek için tasarlanmıştır. X (hX) ‘in sürekli Y (hY) dağılımına tüm sürekli dağılımı. Ancak, tabii ki, bu dönüşümün X’in ayrık dağılımına ne yaptığını gerçekten önemsemeliyiz. X’i Y’ye eşitlemek problemdir, X (hX) ve Y (hY) bunu kolaylaştırmak için sadece araçlardır.
Bu nedenle, bu iki ayrı dağılımı, {(eY (xj), rj)} ve {(yk, sk)} karşılaştırmalıyız. Eşitleme sürecinin puan olasılıklarını, rj’yi değiştiremeyeceğini not ediyoruz. Değişen tek şey, xj’den eY (xj) ‘ye X’in olası değerlerinin konumudur. Ek olarak, olası eY (X) ve Y değerleri kümelerinin herhangi bir kayda değer derecede çakışması olası değildir.
EY (X) ile Y dağılımını karşılaştırmak için kullanılabilecek en az iki farklı yol vardır. Birincisi, bu iki dağılımın momentlerini karşılaştırmaktır. İkincisi, ayrık CDF’leri karşılaştırmaktır.
Fe (X) (y) – G (y) farkı, Fe (X) (y) ‘nin her değer, y için G (y)’ yi kaçırdığı miktarı verir. Çalışmamızda, bu cdf’leri iki ayrı dağılımı karşılaştırmak için kullanmadık, ancak kesinlikle dikkate alınmaya değer. Çalışmamızda anları kullanarak ilk yaklaşıma odaklandık.
Y ve eY (X) momentlerini karşılaştırmak için, pth anlarında Yüzde Göreli Hata’yı, şimdi tanımladığımız PRE (p) ‘yi kullanıyoruz. Önce, Y ve eY (X) momentlerinin ile gösterilsin.
Deneyimlerimiz, p = 1 ve 2 için PRE (p) ‘nin oldukça küçük olduğunu, ancak sıfır olmadığını göstermektedir. Bunun nedeni, X ve Y’nin ilk iki momentinin X (hX) ve Y (hY) tarafından korunmuş olmasıdır. Çalışmamızda rutin olarak Y ve eY (X) ‘in ilk 10 anını inceledik.
P arttıkça, PRE (p) de genellikle artar, ancak çalışmanın II. Kısmındaki bölümlerin ayrıntılı örneklerinde görüleceği gibi, devam ettirme adımı dikkatli bir şekilde yapıldığında bunlar genellikle oldukça küçüktür (örneğin Bölüm 7’deki Tablo 7.5’e bakınız).
Böylece, X’in ayrık dağılımını gözlemlenen bir skor eşitleme fonksiyonu aracılığıyla Y’nin dağılımına tam olarak çevirmek imkansız olsa da, bu iki dağılımın ilk on anını neredeyse ayırt edilemez kılmak için yeterince iyi yapılabilir.
Çekirdek Eşitlemesi: SEE ve SEED
Bu bölümde, Standart Eşitleme Hatası olan SEE’yi hesaplayan eşitleme sürecinin son adımını tartışıyoruz. Bu kitapta tartışılan tüm eşitleme tasarımlarına uygulanabilecek genel sonuçlar elde ediyoruz.Buradaki amacımız, KE için SEE’yi hesaplama yöntemimizi olabildiğince genel olarak geliştirmektir, böylece çeşitli eşitleme tasarımları için SEE’nin özellikleri ortak bir temele oturtulabilir ve karşılaştırılabilir.
e-posta eşitleme ne demek kesirlerde payda eşitleme 4. sınıf Otomatik eşitleme nasıl kapatılır Otomatik eşitleme ne demek Pay eşitleme Payda eşitleme teknikleri Telefonda eşitleme nedir Windows 10 eşitleme Merkezi kapatma