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。

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的地图增长评估的数据，即2020-2021学年的各州和地区使用的临时评估。raybet 好用吗

Covid-19在多大程度上影响了阅读和数学的学生成就和成长，哪些学生受到最大影响？使用来自3 - 8年级的600万学生进行阅读和数学的地图增长评估的数据，该简介研究了整个大流行的收益如何（2019年秋季至2021年秋raybet 好用吗季）和2021年秋季的学生成就与流行前趋势相比。这项研究为领导者提供了支持恢复的见解。

本技术附录的目的是分享更详细的结果，并更全面地描述简介中包含的研究中使用的样本和方法，在Covid-19期间学习：2021-22学年开始时学生成就和成长的最新。我们调查了两个研究问题：

1. 2021年秋季的学生成就与大流行前水平相比如何（即2019年秋季）？
2. 与规范增长期望相比，2019年秋季至2021年秋季之间的学术收益如何？

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。