学生達成データを用いる応用による因子増強線形モデルの推定【JST・京大機械翻訳】

Harding Matthew; Lamarche Carlos; Muris Chris

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211380733914 整理番号：22P0299701

学生達成データを用いる応用による因子増強線形モデルの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of a Factor-Augmented Linear Model with Applications Using Student Achievement Data

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発行年： 2022年03月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くの長期的設定において,経済理論は,因子増強線形モデルの回転不確定性を解くために課せねばならない制約のタイプに関する実務者を導かなかった。この問題を研究し,内部生成機器を用いた同定に関するいくつかの新しい結果を示した。新しいクラスの推定子を提案し,クラスタ化サンプルと高次元モデルに関する最近の開発を用いて大きなサンプル結果を確立した。提案手法は未知因子の推定に関する既存手法の性能を改善することを示した。最後に,小学校,高校および大学における異なる被験者にクラスタ化された学生の行政データを用いた3つの経験的応用を考察した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , システム・制御理論一般

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