PSE ve CE için KE Fonksiyonlarının Karşılaştırılması – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ 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

PSE ve CE için KE Fonksiyonlarının Karşılaştırılması – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

1 Mart 2021 Antalya tez YAZDIRMA Bilim tez şikayet En iyi tez danışmanlık En iyi tez hazırlama merkezi En iyi tez YAZDIRMA siteleri Parayla tez yazdırmak suç mu Ücretli tez danışmanlığı Ucuza tez YAZDIRMA 0
PSE ve CE için KE Fonksiyonlarının Karşılaştırılması – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

PSE ve CE için KE Fonksiyonlarının Karşılaştırılması

Zincir Eşitleme (CE) ve Tabakalaşma Sonrası Eşitleme (PSE) varsayımları farklı olsa da (bkz. Bölüm 2.4), sonuçların aynı veya çok benzer olması mümkündür. Bu bölümde, NEAT Tasarımdaki bu iki farklı eşitleme yönteminin sonuçlarını karşılaştırmak için SEED’in başka bir uygulamasını veriyoruz.

Bölüm 10’da, PSE yaklaşımını kullandığımız bu bölümde de kullandığımız NEAT Design verilerine CE’yi uyguladık. Dolayısıyla, Şekil 10.15 ve 11.5 doğrudan karşılaştırılabilir ve bize CE’ye karşı PSE’de yapılan farklı varsayımların sonucu olan iki eşitleme işlevi arasında bir seçim sağlar.

Gösterim için, eY (CE) (x) ve eY (PSE) (x) ‘in CE ve PSE’yi göstermesine izin veriyoruz. Sırasıyla eşitleme fonksiyonları. Ek olarak, w’nin bu örnekteki sonuçlar üzerindeki küçük etkisi nedeniyle, önceki 2 bölümde yaptığımız gibi w = 1 kullanıyoruz.

Bölüm 5’in sonuçlarından, farka karşılık gelen TM,

eY (CE) (x) – eY (P SE) (x),

(11.17) ‘de JeY (CE), (5.42) ile verilir, D (5.49)’ da tanımlanan matristir ve SE-vektörü JeY (CE) D, (5.51) ‘de değerlendirilir. Ek olarak, SE-vektörü Je 1 Y JDF 1 C’deki bileşenler önceki bölümdekilerle tamamen aynıdır.

Şekil 11.9’da eY (CE) (x) −eY (PSE) (x) farkını çiziyoruz. Bu örnek için CE ve PSE arasında tutarlı bir fark olduğu açıktır. X’in ham puan aralığının çoğunda CE, PSE’den daha yüksek eşit değerler üretir.

Aralığın çoğu için bu fark bir Y -raw-skor noktasından daha azdır, ancak X-skor aralığının büyük bir bölümünde yarım Y-puanını aşmaktadır. En yüksek dört X değeri için, fark bir Y noktasını aşıyor. Bu tür farklılıklar, bu örnek için bildirilen puanlarda bir fark yaratacak kadar büyük kabul edilecektir ve bu bakış açısından, farklılıklar küçük de olsa göz ardı edilebilir değildir.

Şekil 11.9’da gösterilen neredeyse tutarlı farklılıkların bir başka yorumu, CE’nin X’i PSE’den daha “daha ​​zor” bir test olarak ölçtüğüdür. En düşük X değerleri dışında tümü için CE, X’in puanlarını PSE’den daha yüksek Y-puanlarına eşitler.

CE ve PSE arasındaki belirgin farklılıkların, örnekleme değişkenliğinden bekleyeceğimizden daha fazla olup olmadığını değerlendirmek şimdi biraz ilgi çekicidir. Şekil 11.10’da Şekil 11.9’u ± 2SEED için bantla kapladık, burada SEED (11.17) kullanılarak hesaplanan CE ve PSE arasındaki farkın standart hatasıdır.

Bu karşılaştırma, örneklem değişkenliğinin tek başına NEAT Tasarım için eşitleme fonksiyonları bu iki hesaplama yöntemi arasındaki farkları açıklayamadığını göstermektedir. Fark eğrisi çoğu X değeri için ± 2SEED bandının dışındadır. Bu nedenle, bu örnekte CE ve PSE arasında gördüğümüz farklılıkların güvenilir bir şekilde sıfırdan farklı olduğu sonucuna varacağız. Bir sonraki alt bölümde, bu örneğin gösterdiği CE ve PSE arasındaki karşılaştırmayı tartışacağız.

En iyi tez YAZDIRMA siteleri
En iyi tez hazırlama merkezi
En iyi tez danışmanlık
Parayla tez yazdırmak suç mu
Bilim tez şikayet
Ücretli tez danışmanlığı
Ucuza tez YAZDIRMA
Antalya tez YAZDIRMA

 CE’ye karşı PSE: Hangisini Seçmeli?

Test programları için test eşitleme sorumluluklarına sahip istatistikçiler ve psikometristler, potansiyel olarak binlerce test katılımcısının puanlarını etkileyecek son bir eşitleme işlevi seçmelidir. Bu genellikle çok önemli bir sorumluluktur. Bu seçimler, doğrusal veya eğrisel fonksiyonlar arasındaki ve NEAT Tasarım durumunda, hem PSE hem de CE varsayımlarından türetilen eşitleme fonksiyonları arasındaki kararları içerebilir. Bunun ve son bölümün örneğinin gösterdiği gibi, PSE ve CE arasında seçim yapmak, raporlanacak nihai puanlara göre ihmal edilemeyecek gerçek farklılıkları içerebilir. Bu tür kararların neleri içermesini bekleyebiliriz?

Her şeyden önce, CE ve PSE varsayımları (yani, Bölüm 2, Bölüm 2.4’ten CE1 ve CE2 ve PSE1 ve PSE2) farklı olsa da, her iki varsayım seti doğrudan test edilebilir değildir. Dolayısıyla, CE ve PSE arasındaki seçimi, varsayımlarını verilere göre doğrudan kontrol ederek çözemeyiz. PSE ve CE arasında seçim yapmak, model uyumunu kontrol etmekten daha fazlasını içerir.

İkinci olarak, iki varsayım kümesi farklı olsa da, tam olarak aynı eşitleme fonksiyonuna yol açabilecekleri durumlar vardır. Von Davier ve ark. (2003), P ve Q’nun çapa testi, A’nın dağılımları açısından farklılık göstermediğinde, CE ve PSE’nin, çapa testinin ne kadar “iyi” olduğuna bakılmaksızın (yani X ile korelasyonu) aynı sonuçları verdiğini gösterdik. ve Y).

Ayrıca, eşitlenecek iki testin, X ve Y’nin, A ile mükemmel şekilde korelasyon gösterdiği ve bu durumda, A, CE ve PSE dağılımları açısından P ve Q ne kadar farklı olursa olsun bir durum da veriyoruz. aynı sonuçlar. Bu iki teorik gözlemden, CE ve PSE arasındaki farkların, (i) P ve Q çapa testinin çok benzer dağılımlarına sahip olduğunda veya (ii) çapa testi her iki X ile yüksek oranda korelasyon gösterdiğinde ihmal edilebilir olma eğiliminde olacağını umuyoruz. 

Bununla birlikte, bu bölümün ve 10. Bölümün örneğinde, X ile A arasındaki korelasyon 0.88 ve Y ile A arasındaki korelasyon 0.87’dir. Bunlar, testler ve çapa testleri arasındaki tipik “yüksek” korelasyonlardır ve kesinlikle “mükemmel” değildirler. Ayrıca, bu örnekte, A üzerindeki P ve Q arasındaki fark, bu test programı için oldukça büyük olan standart sapmanın yaklaşık% 32’siydi. Bu nedenle, bu gerçek veri örneği, az önce bahsedilen iki teorik durum tarafından kapsanmamaktadır ve aslında, CE ve PSE arasında güvenilir bir fark buluyoruz. Fark küçüktür, ancak sınava girenlere bildirilen puanları değiştirecek kadar büyüktür.

Şekil 11.6’dan, bu örnekte PSE’nin, SEE tarafından ölçüldüğü şekliyle doğruluğu açısından CE’ye göre hafif bir üstünlüğe sahip olduğunu görüyoruz. Bununla birlikte, Şekil 11.6 ile ilgili en çarpıcı şey, bu farklılıkların ne kadar küçük olduğudur. CE ve PSE’nin çok benzer, küçük standart hataları vardır, bu nedenle, göreceli tahmin doğruluklarına dayalı olarak aralarında seçim yapmak kullanışlı değildir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir