BFPACK:r的灵活贝叶斯因子测试R.
在本文中,我们介绍了一个名为BFPack的新R包,其中包含贝叶斯因子假设检测的功能对许多常见的测试问题。该软件包括(i)贝叶斯探索性检测的新颖工具(例如,零与阳性Vs负效应),(ii)贝叶斯核实检测(竞争与平等和/或订单约束的竞争假设),(iii)常见的统计分析,例如线性回归,广义线性模型,(多变量)分析(CO)方差,相关性分析和随机拦截模型,(iv)使用默认前台,(v),同时允许数据包含随机缺少的缺失的观察。
经过:Joris Mulder.那唐纳德威廉姆斯那鑫顾那安德鲁·托马伦那FlorianBöing-Messing那安东尼奥尔斯森 - 康森林那Marlyne Meijerink-Bosman那Janosch Menke.那罗比范艾尔特那Jean-Paul Fox那Herbert Hoijtink.那Yves Rosseel.那Eric-Jan Wagenmakers那卡斯帕瓦莱萨
话题:测量和缩放
它重要的是你的开始:早期的数字掌握预测高中数学课程和大学出席
Using data from the Applied Problems subtest of the Woodcock-Johnson Tests of Achievement administered to 1,364 children from the National Institute of Child Health and Human Development (NICHD) Study of Early Childcare and Youth Development (SECCYD), this study measures children’s mastery of three numeric competencies (counting, concrete representational arithmetic and abstract arithmetic operations) at 54 months of age.
经过:Pamela Davis-inean那Thurston Domina.那Megan Kuhfeld.那Alexa Ellis.那伊丽莎白Gershoff.
将个人置于可靠性:分层模型中同质内部方差的贝叶斯测试
本研究介绍了一种使用贝叶斯因子的新方法,其中研究人员可以直接测试分层模型中的均匀性方差。此外,我们介绍了一个允许分类哪些(以及数个人属于常见方差模型的隶属模型。
经过:唐纳德威廉姆斯那斯蒂芬马丁那菲利普拉斯特
话题:测量和缩放
地图增长联系研究:预期用途,方法和最近的研究
本文档呈现了地图增长链接研究的预期用途和方法,描述了链接研究报告中提供的结果的描述,以及NWEA进行最近进行的链接研究掺入新的2020规范的概要。
经过:安胡
产品:地图增长
ggmnonreg:r中的非正规化高斯图形模型
最近在心理学中出现了图形建模(Epskamp等人2018),其中数据通常是长或低维(P
社会行为科学)。
经过:唐纳德威廉姆斯
话题:测量和缩放
covid的道路复苏:地区如何抓住从欧洲干预措施学习一生的机会
美国救援计划为学校的Covid恢复提供了1220亿美元。批准了40多个国家计划,地区如何从前所未有的干预措施收集,监测,报告和学习?Districts现在可以设计和实施将塑造集体学习的数据收集过程?在这个网络研讨会中,您将听到地区领导和研究人员如何接近这个机会改变世代的生命结果。
经过:大卫布拉特那雅各布Cortez.那丹戈尔贝尔那艾米莉莫顿