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高斯图形模型和中心指标的贝叶斯不确定性估算
本研究比较了使用广泛的模拟使用频繁光谱玻璃与贝叶斯玻璃和马蹄形前沿的症状网络估算。
经过:joran jongerling.那Sacha Epskamp.那唐纳德威廉姆斯
话题:测量和缩放
Covid-19大流行期间学校组成的变化:学校平均临时测试分数使用的影响
学校官员经常使用学校 - 总测试分数来监测学校绩效并制定政策决策。在本报告中,Rand研究人员调查了一个可能污染利用Covid-19-ERA学校集团的特定问题,并导致历史和其他近端总数的错误比较:学校组合随时间的变化。为了调查此问题,他们研究了NWEA地图增长评估的数据,国家和地区在2020-2021学年期间使用的临时评估。raybet 好用吗
经过:Jonathan Schweig那Megan Kuhfeld.那安德鲁麦克斯那Melissa Diliberti.那Louis Mariano.
话题:Covid-19和学校那测量和缩放
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
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
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