地图增长理论描述了地图增长的关键特征及其在综合评估系统中的地位。

这项研究将使用广泛的模拟使用频繁的玻璃镜头比较了贝叶斯玻璃和马蹄形先验的症状网络的估计。

本报告记录了一项项目参数漂移研究的结果，旨在检查地图增长项目的参数稳定性。

学校官员定期使用学校聚集的考试成绩来监控学校表现并做出政策决策。在本报告中，RAND研究人员调查了一个可能污染Covid-19-19-时代学校聚集得分的利用的特定问题，并导致与历史和其他近端分数分数的比较错误：随着时间的推移，学校组成的变化。为了调查此问题，他们检查了NWEA地图增长评估，各州和地区在2020-2021学年使用的临时评估的数据。raybet 好用吗

使用仿真，这项研究检查了“三轮车模型”，这是一个用于解决评估者分歧的最新模型。

在本文中，我们提出了一个名为BFPACK的新R软件包，其中包含许多常见测试问题的贝叶斯因子假设测试的功能。该软件包括（i）贝叶斯探索性测试的新颖工具（例如，零与正面效果），（ii）贝叶斯验证性测试（具有平等和/或订单约束的竞争假设），（iii）常见统计分析，例如线性回归，通用线性模型，（CO）方差的（多元）分析，相关分析和随机拦截模型，（iv）使用默认先验和（v），同时允许数据包含随机缺失的缺失观测值。

这项研究介绍了一种新的方法，即使用贝叶斯因素，其中研究人员可以直接测试层次模型中同质的内差异。此外，我们介绍了一个会员模型，该模型允许分类哪个（以及多少）个人属于共同方差模型。