標(biāo)題: Titlebook: Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte; Eine Erweiterung kla Moritz Berger Book 2015 Springer Fachmedien Wiesbaden [打印本頁(yè)] 作者: 小巷 時(shí)間: 2025-3-21 17:46
書(shū)目名稱Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte影響因子(影響力)
書(shū)目名稱Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte影響因子(影響力)學(xué)科排名
書(shū)目名稱Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度
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書(shū)目名稱Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte被引頻次
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書(shū)目名稱Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte年度引用
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書(shū)目名稱Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte讀者反饋
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作者: LANCE 時(shí)間: 2025-3-21 21:43 作者: Granular 時(shí)間: 2025-3-22 04:26 作者: aggressor 時(shí)間: 2025-3-22 08:17
Location Privacy-Preserving Mechanisms, der variablen Komponenten der Sch?tzung die besten Ergebnisse liefern. Dies betrifft insbesondere die Berechnung der Freiheitsgrade (Abschnitt 3.4) und die zus?tzliche Threshold-Regel (Abschnitt 3.6).作者: 關(guān)節(jié)炎 時(shí)間: 2025-3-22 10:12
Einleitung,da es sich um latente, d.h. nicht beobachtbare Merkmale handelt. Aufschluss über die interessierenden Gr??en soll die Beantwortung mehrerer Aufgaben eines psychologischen Tests geben [Strobl, 2010]. Im Folgenden werden die Aufgaben eines solchen Tests immer mit Items bezeichnet.作者: ANIM 時(shí)間: 2025-3-22 13:46 作者: fluffy 時(shí)間: 2025-3-22 20:49
Simulation, der variablen Komponenten der Sch?tzung die besten Ergebnisse liefern. Dies betrifft insbesondere die Berechnung der Freiheitsgrade (Abschnitt 3.4) und die zus?tzliche Threshold-Regel (Abschnitt 3.6).作者: bifurcate 時(shí)間: 2025-3-22 21:30 作者: 遺忘 時(shí)間: 2025-3-23 03:38
2625-3577 te, erweiterte Modell wird mithilfe von Boosting-Verfahren gesch?tzt. Auf Basis von Simulationen und echten Datenbeispielen wird die Güte der Modelle und des Sch?tzverfahrens gründlich untersucht und Grenzen der Methoden aufgezeigt.978-3-658-08704-3978-3-658-08705-0Series ISSN 2625-3577 Series E-ISSN 2625-3615 作者: 狂亂 時(shí)間: 2025-3-23 09:12
Book 2015 unterschiedlichen Subgruppen bei der Beantwortung von Testitems zu berücksichtigen. Das bin?re Rasch-Modell findet Anwendung in der Psychometrie bei der Auswertung von Intelligenztests. Grundannahme dieses Modells ist, dass die Schwierigkeit eines Testitems für alle Personen mit derselben F?higkeit作者: Respond 時(shí)間: 2025-3-23 13:22 作者: insurgent 時(shí)間: 2025-3-23 14:21
SpringerBriefs in Computer ScienceIdee ist, dass das Ergebnis eines Intelligenztests einer Person nur von zwei Komponenten abh?ngt, n?mlich einem Faktor für die F?higkeit der Person und einem Faktor für die Schwierigkeit des Tests. In dieser Arbeit wird jeweils die Schwierigkeit einzelner Testitems betrachtet.作者: adhesive 時(shí)間: 2025-3-23 20:28
Privacy Preservation Techniques,?tzer der logistischen Regressionsmodelle (2.11) und (2.13) zu berechnen. Für die vorliegenden Modelle ist dies jedoch problematisch. Einer der Gründe ist die gro?e Anzahl an Parametern der Modelle. Vor allem, falls die Anzahl zu sch?tzender Parameter gr??er ist als die Anzahl an Beobachtungen, sind作者: chlorosis 時(shí)間: 2025-3-24 01:52 作者: Ancestor 時(shí)間: 2025-3-24 02:59
Location Privacy-Preserving Mechanisms,uf seine Funktionalit?t überprüft. Es gilt herauszufinden, wie gut sich der Algorithmus zur Modellierung itemmodifizierender Effekte eignet und welche der variablen Komponenten der Sch?tzung die besten Ergebnisse liefern. Dies betrifft insbesondere die Berechnung der Freiheitsgrade (Abschnitt 3.4) u作者: graphy 時(shí)間: 2025-3-24 08:54
Location Problems with Multiple Criterian. Gegenstand der Analysen ist das erweiterte Rasch-Modell mit itemmodifizierenden Effekten (2.11). St?rke dieses Modells ist, dass die betrachteten Kovariablen x nicht nur bin?r oder kategorial, sondern auch stetig sein k?nnen. Au?erdem kann die Anzahl an Kovariablen des Modells beliebig gro? sein.作者: 腐蝕 時(shí)間: 2025-3-24 14:26 作者: Ossification 時(shí)間: 2025-3-24 17:11
BestMastershttp://image.papertrans.cn/b/image/189797.jpg作者: 同步信息 時(shí)間: 2025-3-24 21:35
Location-Routing and Location-Arc RoutingDie Boosting-Sch?tzung zur Modellierung itemmodifizierender Effekte wird in diesem Kapitel auf reale Datens?tze angewendet. Anhand der Simulationsergebnisse aus Kapitel 5 soll Rückschluss darauf gezogen werden, wie plausibel die Ergebnisse der Boosting-Sch?tzung an realen Daten sind.作者: 虛假 時(shí)間: 2025-3-24 23:20
Anwendung,Die Boosting-Sch?tzung zur Modellierung itemmodifizierender Effekte wird in diesem Kapitel auf reale Datens?tze angewendet. Anhand der Simulationsergebnisse aus Kapitel 5 soll Rückschluss darauf gezogen werden, wie plausibel die Ergebnisse der Boosting-Sch?tzung an realen Daten sind.作者: capsaicin 時(shí)間: 2025-3-25 06:22 作者: Embolic-Stroke 時(shí)間: 2025-3-25 11:25 作者: micturition 時(shí)間: 2025-3-25 12:07
Fazit,n. Gegenstand der Analysen ist das erweiterte Rasch-Modell mit itemmodifizierenden Effekten (2.11). St?rke dieses Modells ist, dass die betrachteten Kovariablen x nicht nur bin?r oder kategorial, sondern auch stetig sein k?nnen. Au?erdem kann die Anzahl an Kovariablen des Modells beliebig gro? sein.作者: 廚房里面 時(shí)間: 2025-3-25 19:06 作者: 事情 時(shí)間: 2025-3-25 21:38 作者: 宣傳 時(shí)間: 2025-3-26 03:48 作者: RUPT 時(shí)間: 2025-3-26 05:40
Location Problems with Multiple Criterian. Gegenstand der Analysen ist das erweiterte Rasch-Modell mit itemmodifizierenden Effekten (2.11). St?rke dieses Modells ist, dass die betrachteten Kovariablen x nicht nur bin?r oder kategorial, sondern auch stetig sein k?nnen. Au?erdem kann die Anzahl an Kovariablen des Modells beliebig gro? sein.作者: 話 時(shí)間: 2025-3-26 11:26 作者: BANAL 時(shí)間: 2025-3-26 14:40
978-3-658-08704-3Springer Fachmedien Wiesbaden 2015作者: Coronary 時(shí)間: 2025-3-26 17:47
Einleitung, Pers?nlichkeitsmerkmale von Personen zu treffen. Gerade in der Psychologie ist es nicht einfach, die zu messenden Eigenschaften in Zahlen zu fassen, da es sich um latente, d.h. nicht beobachtbare Merkmale handelt. Aufschluss über die interessierenden Gr??en soll die Beantwortung mehrerer Aufgaben e作者: 配置 時(shí)間: 2025-3-26 22:04 作者: 虛弱的神經(jīng) 時(shí)間: 2025-3-27 04:42 作者: Enliven 時(shí)間: 2025-3-27 07:15
,Alternative Sch?tzmethoden,ternative zur Sch?tzung mithilfe von Boosting-Methoden ist die penalisierte Maximum-Likelihood-Sch?tzung. Im Allgemeinen werden die Parametersch?tzungen hierbei durch Maximierung einer penalisierten Form der log-Likelihood bestimmt.作者: Graves’-disease 時(shí)間: 2025-3-27 09:51 作者: Aggrandize 時(shí)間: 2025-3-27 17:35
Fazit,n. Gegenstand der Analysen ist das erweiterte Rasch-Modell mit itemmodifizierenden Effekten (2.11). St?rke dieses Modells ist, dass die betrachteten Kovariablen x nicht nur bin?r oder kategorial, sondern auch stetig sein k?nnen. Au?erdem kann die Anzahl an Kovariablen des Modells beliebig gro? sein.作者: exostosis 時(shí)間: 2025-3-27 19:03
Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender EffekteEine Erweiterung kla作者: 走路左晃右晃 時(shí)間: 2025-3-28 00:47
10樓作者: Brochure 時(shí)間: 2025-3-28 04:28
10樓作者: 背書(shū) 時(shí)間: 2025-3-28 07:02
10樓作者: PSA-velocity 時(shí)間: 2025-3-28 10:37
10樓
