Titlebook: Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte; Eine Erweiterung kla Moritz Berger Book 2015 Springer Fachmedien Wiesbaden

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insurgent

SpringerBriefs in Computer ScienceIdee ist, dass das Ergebnis eines Intelligenztests einer Person nur von zwei Komponenten abhängt, nämlich einem Faktor für die Fähigkeit der Person und einem Faktor für die Schwierigkeit des Tests. In dieser Arbeit wird jeweils die Schwierigkeit einzelner Testitems betrachtet.

adhesive

Privacy Preservation Techniques,ätzer der logistischen Regressionsmodelle (2.11) und (2.13) zu berechnen. Für die vorliegenden Modelle ist dies jedoch problematisch. Einer der Gründe ist die große Anzahl an Parametern der Modelle. Vor allem, falls die Anzahl zu schätzender Parameter größer ist als die Anzahl an Beobachtungen, sind

chlorosis

Ancestor

Location Privacy-Preserving Mechanisms,uf seine Funktionalität überprüft. Es gilt herauszufinden, wie gut sich der Algorithmus zur Modellierung itemmodifizierender Effekte eignet und welche der variablen Komponenten der Schätzung die besten Ergebnisse liefern. Dies betrifft insbesondere die Berechnung der Freiheitsgrade (Abschnitt 3.4) u

graphy

Location Problems with Multiple Criterian. Gegenstand der Analysen ist das erweiterte Rasch-Modell mit itemmodifizierenden Effekten (2.11). Stärke dieses Modells ist, dass die betrachteten Kovariablen x nicht nur binär oder kategorial, sondern auch stetig sein können. Außerdem kann die Anzahl an Kovariablen des Modells beliebig groß sein.

腐蚀

Ossification

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同步信息

Location-Routing and Location-Arc RoutingDie Boosting-Schätzung zur Modellierung itemmodifizierender Effekte wird in diesem Kapitel auf reale Datensätze angewendet. Anhand der Simulationsergebnisse aus Kapitel 5 soll Rückschluss darauf gezogen werden, wie plausibel die Ergebnisse der Boosting-Schätzung an realen Daten sind.

虚假

Anwendung,Die Boosting-Schätzung zur Modellierung itemmodifizierender Effekte wird in diesem Kapitel auf reale Datensätze angewendet. Anhand der Simulationsergebnisse aus Kapitel 5 soll Rückschluss darauf gezogen werden, wie plausibel die Ergebnisse der Boosting-Schätzung an realen Daten sind.