Metodoloji – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Metodoloji
Metodoloji, yine Bayes yaklaşımı kullanan Bolt, Cohen ve Wollack’tan (2001) sapmaz.j DIF analizimiz, tüm sınıfların gizli olduğu 1 Sınıflı bir model ve bir 2 Sınıflı modelin tahminini gerektirir. 1-Sınıf modeli temel modeldir ve tüm öğrencilerin tek bir gizli sınıfın üyesi olduğunu varsayar. 1-Sınıf model parametrelerinin yanı sıra her öğrencinin yeterlilik θ’leri tahmin edilir. Yeterlilik θ tahminleri, sınav maddelerinde her öğrencinin yeteneğini temsil etmek için tutulur ve iki gizli sınıfın varsayıldığı 2-Sınıf modeline sabit girdiler olarak kullanılır.k Hem 1-Sınıf hem de 2-Sınıf model parametreleri tahmin edilir. kalibrasyon verileri kullanılarak eşleştirilir.
1-Sınıf ve 2-Sınıf modellerini karşılaştırmak için iki yöntem kullanıyoruz. İlkinde, çapraz doğrulama verilerini kullanarak her modelin marjinal log-olasılığını hesaplıyoruz, tercih edilen model en büyük marjinal log-olasılığına sahip. Ayrıca, tercih edilen modelin en düşük toplam artık korelasyona sahip olduğu her model için madde kategorileri arasındaki artık korelasyonları da tahmin ediyoruz.
2-Sınıflı modeldeki gizli sınıflar arasındaki DIF’yi değerlendirmek için bir diskriminatör işlevi olan Djk kullanılır. Diskriminatör Djk, iki gizli öğrenci sınıfı arasındaki yanıt olasılığındaki beklenen veya ortalama farkı hesaplar. Yeterliliklerin dağılımına göre alınan farkın efektif olarak beklentisidir.
Tartışma
Her iki model için yetenek parametresi değerlerinin tahminleri, Yetenek parametresi tahminlerinde listelenir. Bu yetenek tahminlerinin etkinliği, her öğrencinin tahmin edilen yeteneklerine ve hesaplamalı finans birimindeki genel performansına dayalı olarak sıralı konumları arasındaki yazışmalarla desteklenir.
2 Sınıflı model için iki sınıfın her birinde yetenek parametrelerinin ortalaması ve kesinliği için özet istatistikler Tablo 1’de belgelenmiştir.n Sınıf 2, sınıf 1 öğrencilerinden daha yüksek bir ortalama yetenek seviyesi gösterir, ancak bu bir ‘ sınıflar arasında düşük-yetenek/yüksek-yetenek ayrımı. Sınıf ayrımı, daha önce tartışıldığı gibi, yetenekle ilgili olmayan parametre ξgjk’ye dayanır. Sınıfların her birinin fiili üyeliği açısından, kalibrasyon kohortunun %36’sı sınıf 1’e, geri kalanı ise sınıf 2’ye aittir.
1-Sınıf ve 2-Sınıf modelleri arasında karşılaştırma yapılırken, çapraz doğrulama yanıt verileri kullanılarak her biri için log-Olabilirlik ve artık korelasyonlar hesaplandı. Log-Olabilirlik için sonuçlar, 1-Sınıf modeli ve 2-Sınıf modelleri için sırasıyla 1146 ve 1147 neredeyse aynı değerlerle yetersizdi. Korelasyon artıkları hesaplamaları için, sonuçlar 2 Sınıflı bir modeli daha destekleyiciydi ve bu model, madde kategorileri arasında daha düşük artık korelasyonları kaydetti. 2 Sınıflı modele verilen destek göz önüne alındığında, tartışmamızın geri kalanını bu modele odaklıyoruz.
Diferansiyel Öğe Çalışması
2 Sınıflı modelin gizil sınıf ayrımlarının potansiyel kaynaklarına ilişkin içgörüler elde etmek için, gizil sınıflar arasında DIF’yi gösterdiği belirlenen bu öğelerin içerik analizini gerçekleştiririz. Bu, en büyük toplam ayrımcı ölçütleri, TDj’yi gösteren öğeler için 2 Sınıflı modelden üretilen ICCC çıktılarına atıfta bulunularak elde edilir. TDj ve Djk değerleri listelenir.
Tablo 2’deki pozitif Djk değerleri, 2 Sınıflı modelin tahminlerine göre, 1. sınıf öğrencilerinin o kategoriyi seçme olasılığının 2. sınıftaki öğrencilere göre daha yüksek olduğunu göstermektedir. Negatif Djk değerleri için bunun tersi geçerlidir. Yıldızlarla işaretlenen ve doğru yanıtı gösteren bu kategoriler, ağırlıklı olarak olumsuzdur ve bu, 2. sınıf öğrencilerinin doğru yanıtı seçme olasılığının daha yüksek olduğunu düşündürür.
Elli sınav maddesinden TDj değerlerine göre en büyük farklılaşmayı gösteren maddeler 2, 50, 21, 46, 25, 48, 39 ve 13’tür. Bu maddeler hem kavramsal hem de problem çözme bölümlerinden türetilmiştir. sınav. 2, 13, 21 ve 25 numaralı maddeler kavramsal bölümden alınmıştır ve bu bölümün %10’undan biraz fazlasını temsil etmektedir. Kalan maddeler problem çözme bölümündendir ve o bölümdeki maddelerin %25’ini temsil etmektedir. Bu ayrım, gizli sınıf üyeliğinin, öğrencilerin öğrenilen kavramları tanımlama veya ayırt etme yerine uygulama yeteneği tarafından daha fazla belirlendiğini düşündürebilir.
Metodoloji nedir
Metodoloji örnekleri
Metodoloji yöntemleri
Metodoloji nasıl Yazılır
Tez metodolojisi nedir
Tez metodoloji örnekleri
Metodoloji nedir kısaca
Bilişim ve teknoloji Hukuku Ders notları
Şimdi listelenen öğelerin her birine ayrıntılı olarak bakacağız ve oluşturulan ICCC’leri kullanarak 1. ve 2. sınıf öğrencileri arasındaki kategori yanıtlarındaki farklılıkları tespit edeceğiz.
Madde 2, bir öğrencinin temettü indirimi modelleri hakkındaki bilgisini test eder. Bir öğrencinin, sabit büyüme temettü indirimi modeli ile diğer indirim modelleri arasındaki farkı en iyi temsil eden bir kategoriyle yanıt vermesini gerektirir. Şekil 2’ye atıfta bulunularak, 1. sınıf öğrencileri için Madde 2 ICCC, doğru yanıt, kategori 4 için artan bir tercih göstermektedir.
Bu yanıtın açıklamasında ‘faktör’ terimini içerdiğini not ediyoruz. Sabit büyüme iskonto modelini öğretirken, modelin başlığına göre, temettüleri sabit bir büyüme “faktörü” ile değil, sabit bir büyüme “oranıyla” büyüyen olarak ayırıyoruz. Maddenin yazımında, ‘sabit oran’ teriminden kaçınma ve onu ‘sabit faktör’ ile değiştirme konusundaki bilinçli karar, öğrencide ‘faktör’ kelimesinin anlamı konusunda kafa karışıklığına neden olmuş olabilir.
Bu muhtemelen, 1. sınıf öğrencileri için yetenek aralığının önemli bir bölümünde, diğer iki kategorinin neden nispeten yüksek tepki olasılıklarını koruduğunu açıklayabilir; 2. ve 5. kategori yanıtı. Kategori 2 yanıtı, tüm temettü indirim modelleri için geçerlidir, ancak kesinlikle sürekli büyüme temettü indirimi modeline özel değildir. Kategori 5 yanıtı, ‘yukarıdakilerin hiçbiri’ de nispeten güçlüdür. Bu tür bir yanıt kategorisi, herhangi bir alternatif kategoriye güçlü bir bağlılık gösteremeyen öğrenciler için etkili bir çeldirici olma eğilimindedir.
13. madde, öğrencinin binominal opsiyon fiyatlandırma modeli hakkındaki bilgisini test eder. Doğru yanıt verebilmek için öğrenci, Avrupa ve Amerika alım ve satım opsiyonları arasındaki farkı bilmeli, binominal modelin bir Excel elektronik tablosu kurulumunu okuyabilmeli, temel sermaye varlığının terminal fiyatlarının nasıl oluşturulacağını anlamalı ve doğru getiriyi uygulayabilmelidir. Belirtilen seçenek için denklem. Şekil 2’deki 13. madde için ICCC’nin gözden geçirilmesi, geniş bir yetenek yelpazesi üzerinden sınıf 1 öğrencileri yanlış çağrı seçeneği kategori yanıtını tercih eder 2. Sınıf öğrencileri ise doğru satım seçeneği kategori 3 yanıtını tercih eder.
1. sınıf öğrencileri, bir satım seçeneği değil, bir alım seçeneği için ödeme denklemini örtük olarak yanlış belirtmişlerdir. Bu temel bir hatadır. Call/put ayrımı genellikle ilk yıl finansa giriş derslerinin çoğunda ele alınır ve daha az maddi geçmişi olan öğrenciler için hesaplamalı finans ünitesinde kapsanır.
Hatanın açıklaması, 1. sınıf öğrencilerinin maddeyi okurken basit bir titizlik göstermemesi kadar zararsız olabilir. Bununla birlikte, önyargı kanıtı da gösterebilir. Önceki ünitelerde bu kavramların birkaç kez tekrar edilmesi avantajına sahip olmayan öğrencilerin kafası daha kolay karışabilir. Ünite talimatının çağrı seçeneklerine odaklandığı ve bazı öğrencileri etkin bir şekilde yanlış bir yanıta programladığı düşünülürse, bu eksiklik daha da kötüleşebilir.
Bilişim ve teknoloji Hukuku Ders notları Metodoloji nasıl Yazılır Metodoloji nedir Metodoloji nedir kısaca Metodoloji örnekleri Metodoloji yöntemleri Tez metodoloji örnekleri Tez metodolojisi nedir