Journal of Educational Measurement & Evaluation Studies Vol. 6, No. 14, Summer 2016 *** 0' U ^. >>:' H0 ***
|
|
- Ἅβραμ Δημαράς
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Journal of Educational Measurement & Evaluation Studies Vol. 6, No. 1, Summer ()!139 $%&'!1 "#! 9/06/08 : 9/01/9 :!&" # +( )* :&)!" #$" (1391 * *+, ** /. & *** 0' * 6; 9:'. +* / ) 86 #6 A!B A+.@ %/ <+% $ 6 = H. I' $ $0@0 R/ O/. PQ%.' ) N 000 #!(; 0) $ 6;!NOHARM *T.N% $. S'. 6 $. %U B 0 %/. 9:' MULTILOG!V. $1!@ +* A+'S+.*! "6.$ 6 A+ <+%. PQ% +* $ = 6 &+>,1.@ +* 6; : 6+* 9:'. A+ +0 6$. +'!%/ W% 'A+/ 6. +'!+* %/ = &+>..0. W% 'Y $' <+% %/ ' 6!+*.N% ; 6+*.Z#1 6 +* 6= *..0 %/!+*!; ]/ +B!I$ :0 $[ (izan.b@khu.ac.ir!_& &+) U ^. %' T1 $ Z. +.% * U ^. %' T1 $ Z. +.% ** U ^. >>:' H0 ***
2 #+&" # S,0 +B b...` Va +B.. 0 ; ]/ 1 Ac $ +/ $' 0!. 6 0 ; ]/ +B B $ f % 1,g!. U +` +B! S,0 +B 9>'.(1989! 3 $%d#6). 6 $.!;.. 6.N% +* 6$ 6; 9:' +*I'.. A+!S,0 +B #6!; ]/ +B. jy# 6 A+..# 9iX 6+* * e. N) =!@. 6+* ]/ S+ =!@. +* j)!; 6%/. % B +' k. '1,g!6; : 6+* 0 6+* S+ 6 PQ% #% %&6 $6.]/ 6]/ #6 $'#. 6U N%!l%Q +' m *..` > 1,g A%^ B..@&. 6U N 1,g V`!. W' PQ% :.0 N+ 6. +' +*. n; > ' 0-6 B o:!. 6 S,0 8,U ; 6%/.. ' A+!; ]/ +B 1,g *0#' +* 6; 6$. 6. +' ; +* 6+*..`. V.N% p.. 6 &+>. 6 '6.6 ' +* $ 6; 9:' 6]/ #6!..N% ). $...# + e..` 1,g % B. >dg S+. 1. Spearman. latent trait 3. Hambleton
3 $1 +* 6 PQ% A+..# 6]/ 0. +' k ' '1,g ' > g!@ +' k ' +* 6 PQ% 0 I q b1983! 1 ^. A+) %.. 6.]/ +' k. *.(01! ]/ >dg 9#% 6; 6; VX. 7+!.%& g * +' 6$.!=6 r ' 9Z 9. A+'Z A+'. +..N% 9X!+* 6; 6$.`!; ]/ +B 6...N%! %U 6$. jy# I r. 7+ I l%q 6. +6$ A.N% A. +.@ P%` 9Xa!1#%` %Q 6s% 9#% 6; `'. i*` 6N' I!+6. A.! A+.%& e $I.X j#1!. 6]/!]/ r>dg..u ;.N%,1.+ 3!6. %/ 't lg ' &+>. Z U 9. A+. 6; A+ Z Z+.@ %. 6; 6. / +' %/ 't lg!. 6; &+> 6;. % ]/ >dg A+ 0 #6!@N $' 'ux. $.@. 6; &+>. ). +' %/ ' ' (.) ; 6 $* `' + N.U x r> ( b j ) ; Z ^+`.. 6 ; S+ 0 V jda!+ %/. > A+ 6 r>. ; S+ X $*!' 1. Levine & Drasgow. Ning et al
4 #+&" # !+' %/ '.: lg!0 6 % 6!.U x A+ 6U N 6.6 % 6 A+!% >dg. ' %.U.(006! 1 q+ %y) 0 %/ 't lg. 6 >dg %U $ gu (1988) k ". % 6 k 'ux g! X. ". 't` Q ' 1,g 0.. $ A+,1.. 9).. 9) +* $ 6 6; ' 6; $6.]/ +* #`-{ + (197) { 3 # ]/ e &+> (NRM) 6 # ]/ = 9) <+%.@ (MCM). 70 6]/ B %/. <+% %#0 6+' 0.. $ $+ / 6O+' $ 6; ' 1/!# ]/ 6.6 $* +' %/. N)!A&') 6 * 6 +* +'. 90..@ * / +* 6$. v3 A+ 0..( !+' m w0. # ]/ +'.! # % &!A+/ +' %#0 6;!(NRM) # ]/ 0,1.(1387.(1993! 7 Y+.). 9) $#6 SZN' $Z A+ H $ # ]/ 6%0 PQ%.' ) +* 0 +e 6 +* 0. (1997) { # (1979) #`!B A#6...`!0 1. Ostini & Nering. Masters 3. Nominal response model. Bock-samejima (BS) model. Multiple choice model 6. Nominal Response Model 7. De Ayala
5 { 0 A+... * VI H %/ 0.. W& g S+ 6+* T#' VI H %/ $*!@ 8 * #` 9..(@ ; 6+*. ' m ) 0 R 1/m ;. +* 6;. : 6+* > `' 6+* PQ% A $ 0 667/ <+% +.@!. % I $. H. +' k 6; &. 6+* PQ% : A+.(199! 1 $Z#6 ^.)...` / +* 6$ * 6$ + #`-{ &+> (1989) ly0#..#.: $ A+.@U./ ]+' +* $ S %/ : 6+*!$ 6; 6. g 6.6 : 6+*!6; ^+. 6. $ <+%..0 ; v...00 A+.d.. %/ %e ; v. 6 #`-{ =. 0.. $!* 6.6 $* B.@ %/ 'l 3.. ; S+ 6+* T#' $. #`-{ ) (> A+ $ 0 (198) d% A&'.. B. &Z+ H { # ',) #1 0) #`-{!9Z,1 0.. W& g (@ i (1979) #` W' (197) i $^ 67/ A+... *.' H %/!6%/ + = 6%/.!6.. A N)' Q& A+ <+%.. i g 0 +#@...0 &+> 3 S#0!%&6 A+.: +* 6; : 6+* +*.0 l)' 1. Drasgow et al. Smilaycoff 3. Likelihood Ratio Statistics
6 #+&" # ]/ TI (1989) S+'/*% d%!a&' W' 0 $ S+ Q ƒ 3+ ;. A :' A+. / ; :. g. P 6+* 6; (Q '... X. +* U! 6 l%q +*.`!.@ ; `!.#.N% 6 A+ Z+!; 9:' 0 t 0 ',Z U.. (009) 1.&/ :. d% A&' +* #` +*,Z (1 : 'd1 0.0 U A+. 9Z %U./ ƒ,z ( b6%/ 6%/. ƒ ]/ 6 A+.U (3 b d% A&'. 6%/ +p/+ ' 6 = U. 667/ <+%. 3 6.@ e A+'e U.. > 3!(197) { e = (199) $Z#6 ^. (198) d% A&' +*!(1979) 6 #` +* ASVAB) e +* $ 6; (1993) 7 A+ S+%/ # ]/.. $ <+%..0 N 3000 # (ACT! SAT!. 6%/. ' +*.. B. 6.. U & =!{!{ # d% A&' +* #`!67/ <+% u.. / = $*..de... $ U = 6$ #' * A+ S+%/ 1. Abad, Olea and Ponsoda. identifiability 3. omitted responses. Drasgow et al. Bock 6. Samejima 7. Levine
7 17....!#` +* (009).&/! 9>. ) +` +* S+ # ]/! d% A&' +* R 6&Z #`.: +* T 6.. U. $ % $ S+. N 3 # (0.N% 6%/ 0.. $ χ = (U <+%... X =. &^ 6..!# ]/ %e dx +*. 9w +`.e / v3 A+ +f' B ^+... = TI * %/ + U. d S+!@ %e j X +` +!dx +`. 0.. $ <+%..@ %e + 9:' V PQ%..N% 6.%& lg $' +* 6;. $ / 6$ 0 I.0 `. V& ]/ 6+* $% 0 # g g jy# ^.. ).0 V' _& 9 $p + k:) ]/ A+ (@ B. (PCM) 3 ZZN' % + (GRM) x ]/ +*. V # ]/ v 6 0..N% + 6 v.0 m (198) d% A&' 0 +*..` 1,g #' $... ƒ ; ]/ $.0 k:) 6]/ W> 6. 6]/..@ ]/ >dg m. j ; 0 R...N% +' j ; (k = 1,,..., m)t k >dg θ +'. Z #% +* 6. ]/ 1. Restricted Samejima Multiple-Choice Model. Graded Response Model 3. Partial Credit Model. Thissen and Steinberg
8 #+&" # exp( c + α θ ) + d exp( c + α θ ) p ( x = k θ; α, c, φ) = j jk jk jk j0 j0 m j h= 0 exp( c + α θ ) jk jk (1) d jk d R1 %/ c jk!v %/ a jk!+' %/ θ $ " 1.#" $e/ ]/ >dg %/ c!α `'.0 PQ% j ; k >dg ".#" 0 $#6 N) 0. >dg,1.%&6 m!6+*. ' g. d!a&' (198) d% A&'. % ".#" >dg +* 6! A+..(@ i (1989) S+'/*% d%! d% A&' +*. 9:' +*I'!: 6+* +* 6;. +* 6.Z#1 %/ +' ),U +' +* 6 PQ% #% A 6),U A ; 9:'.%&.0!0 g.0 l)' I : 6+* % 6.Z#1 % e +* H.N%!; 9:'. ' ^ +* Z+. p.. '!+* $ 6 6; 9:' ; $g.! %N V `'.(1989!S+'/*% d%!a&') Q 6; I$ 67+ A ' /.@ % TI +* H 1391 $. 6 $ 90 6!,1.. &+>!%/ = +* = %/ 3&@3 A. 0 6^.. $dg. #6 9 67/ A+ ` T1 %.. ' A+..@ 1391 I' T1 + Z+ `'... N 137 $ N N 99 I'!. t+' g %. e. 6;! + 6 S don t know
9 %. 0 9:' dg. ƒ 6.. W> 67/ A+. 6+* V''. W> 6%. N' 0ˆ $+.... ]/ A N 000. '.' # SPSS *T.N% #.@ 0 $ +*e 6; $dg. 6]/ PQ% MULTILOG 6*T 6.. Q ; R/ O/ 0 ) A+..N% NOHARM!jMetrik +' ; 6%/. B NOHARM $. S' '..N% MULTILOG *T %/ +*..N% jmetrik * # $9 $. S' R/!IRT +*.N% 6]/ 9:' / 1 6 pi A^ T. + (U. NOHARM.N% S' PU = 0/0037 (RMSR) dx 9X = 0/987 67/ A+.! 0' U (U.(1393!$Z#6 *+) 6. $ 1. Root mean square of residual. Tanaka
10 #+&" # $ C D&7E (1) 1+ (3 ) IE 0@3 & 6 $ H*3 (G3 (F6) &@3
11 A (1) $0" 0@$ $JE+ LK 6 l+. 6) V'' $% 6; ; %/ (1)DK 3 (1)DK 3 (1)DK 3 (1)DK a k -1,13-1,0,6-0,77 0,6-1,8-0,80-0,6-0,3 3, -1,3-0,81 0,11-0,1, -0,93-0,0 1,37-0,17 - c k -0,1-0,0,3-1,13-0,9 -,67-0,6 0,11,7 -,7-0,61 3,8-1,6-0,, d k 0,1 0,6 0,0 0,17 0,1 0,67 0,8 0,19 0,9 0/0 0,61 0,3 r pbi s - 0, , - 0,37-0, - - P+ 0,3 0,1 0/ 0/08 0/07 0,1 0,13 0,1 0, , a k -1,0-0,6-0,93 -, -1,7-0,0-0,9,79-0, -1,9 0 -,90-0,6 -,03, -0,86-0,89-0,77 c k -0,38-0,8-0,7-0,,17 -,39-0,61-0,37 3,63-0, -3,1-0,11-3,7-0,1 -,9,7 - -0,1-0,66 d k 0/0 0/03 0,18 0,77 0,16 0,7 0,0 0,1 0,63 0,89 r pbi s , - 0, ,9-0,7-0,16-0,11 - P+ 0,17 0,7 0,18 0, 0,1 0,1 0,9 0,17 0, a k -1,7-1,6,17-1,01-1,18-1,36 3, ,7-0,8-1,1-0,1,37-0,38-0,7-1,07-0,8,3-0,9-0,9 c k -1,88-1,90,68-0,68-1, -1,0 3,37-0, -0, -1,1-1,17-0,6,9-0, -0,70-1,93-0,0 3,1-0,36-0,1 d k 0,98 0,39 0,1 0,8 0,8 0,6 0,80 0,13 r pbi s - 0, /39 0/03 7-0,37-0, - - P+ 0,3 0,1 0,17 0,30 0, , a k -1, -0,0-0,8,9-0, -1,81-1,38,6-1,0-1,3-1,33-0,77,70-0,68-1,6 0,6-0,7 1,87 c k,1 - -0, 3,99-1,7-1,3-1,17,38-1, -1, -1,61-1,3 3,1-0, -3,6 0,6-0,7,7 0, d k 0,99 0/01 0,99 0, 0, 0,9 0,16 0, 0,7 r pbi s -0,11-0,111-0, , , - 0,1 P+ 0,11 0,8 0,1 0, 9 0,1 7 0,183 0,11
12 #+&" # ; %/ (1)DK 3 (1)DK 3 (1)DK 3 (1)DK a k -1,7-0,83 0,1 1,8 -,03 -,9-0, -0,6 -,6-0,90-0,66-0,76,9-1,09-0,3 1,0-0,13 c k -0,98-0,8-0, 0,3 1,8-6,08 0,, 0,6 0,66 -,8-0,3-0,13 6, -,3-0,,7-0,18 d k 0/0 0/0 0,3 0,1 0,1 0, /07 0,31 0,3 0,0 r pbi s - 0,0-7 0, , ,7-9 P+ 0,11 0/07 0,13 0,1 0, 0,11 0,13 3 0, 0,13 0,136 0,1 0, a k -1,6-0,8 1,6 0, - -1,7-0,83-0,17,7-1,3-0,7 1,9-0,30 0,98-1,10-0,86-0, -,8 c k -,10 0,31 3,3 1, - -,30 0,13 0,30 0,,0-1, -1,01 1,86-0,13 0,83-1,01-1,9-0,1-0,9,7 d k 0/0 0,88 0,17 0, 0,60 0,3 0,7 0,13 0,19 0, 0,1 r pbi s -0,1 0, 0, , - 0,3-0,30 0, , P+ 0,0 0, 0, 0,16 0,1 0,1 0/06 0,1 0, a k -1,7-0,96-0,83-0,8,1-0,9-0,9 - -0, 1,8-1,1-0,8-0,60,98-0,67-1,6-0,69-0,6 3,8-1,03 c k -3,3-1,6-0,61 0,18,11-1,11-0,9 0,6-0,37,18-1,13-0,79-0,8 3,68-0,93-1,1-0,78-0,73,0-1,7 d k 0,97 0,6 0,68 0, 0,7 0,91 r pbi s - - 0,1-0,13 0,38 6-0, ,39 - P+ 0,3 0,11 0,18 0,1 0,30 0, a k -0,96 1,8 0,30-0,63-0, -,19-0,70-0,7-0,77,3-1,8-0,3-0, -0,81 3,67-1,6-0,3 1,0 1,7-0,3 c k -0,7 1,73 0,3-1,18-0,1 -, ,8-0,3,7 -,08-0,7-0,39-0,8 3,80 -,7 -,18,1 d k 0,38 0, 0,1 0,99 0,0 0,7 0,3 0,3 0,33 r pbi s 0, , 0,11 0,0 0,9 0,6 - P ,111 0, ,11 9 a k -1, -0,39-0,,78-0,1-0,68-0,3-0,9 1,90-0,0-1,3-0, ,38,03-1,07-0,97-0,1-0,6 3,7 c k -3,30-0,3-0,,0-0,7 - -1,09-0, 1,87-0,8-3,9-0,8 3, -1,76-0, ,68 3,36
13 ; %/ (1)DK 3 (1)DK 3 (1)DK 3 (1)DK d k 0,98 0/00 0,8 0/0 0,11 0,86 0,87 r pbi s - - 0, , , ,3 P+ 0,0 0,17 0,3 0,1 0,30 0,19 0, a k -1, -1,17-0,89 0,73,7-1, ,7-0,66, -1, -0, -0,,89-0,8-1,6-1,30, -1,10-0,0 c k -0,6-1,6-0,86 0,7,3-0,7-1,0-0,6-0,8, -3,07-0,6-0,7,10-0,11-1,18-1,6,3-0,73-0,88 d k 0,1 0, 0,0 0,3 0,0 0,89 0,76 0,18 r pbi s - - 0, 0,8 0, , P+ 0,11 0,1 0,13 0,0 0, a k -,80,6 -,1 -,6, -1/3-0,3,06-0,9 0,81 -,69 3, -,09 -, 3,79-1,3 0,91-0,3 1,9-0,96 c k -,7,1-1,86,1,3 -,8-0,9,6-0/71.1 -,3,8-1,89-1,89 3,7 -,16 1,07-0,66,3-0,9 d k 0,33 0/01 0,6 0/10 0/0 0/0 0/38 0, 0, 0,0 0,69 r pbi s 0, /0 0,31-0/0 1/06 0,7 0, - 0,13-0,1 P+ 0,16 0,7 0/03 13/0 1/ /1 0,11 0,3 0, 1 38 a k -1,3-0,3 0,6-0,70,0-1,08-0,3-1,99-0, -1,10-0,8-0,8-0,33,1 c k -3,9-0,6 0, -0,31 3,0-1,90-0,1 -,78-0,63-1,1-0,68-0,67-0,19,9 d k 0/01 0,16 0,78 0,3 0, 0,18 0, 0,9 r pbi s - - 0, - 7 0, ,37 P+ 0,0 0,0 0,119 0,170 0,11 0, a k -1,79-1,3-1,9 3,3 1,6-1,6-0,90 1,17 1,96-0,9-1,90 3,3 1,19-1,0-1,3 c k -1,3-1, -1,00 3,7-1,98-0,8 1,77, -1,3-1,86 3,3 1,73-1,9-1,93 d k 0,71 0,1 7 0,39 0, 0,6 0,38 r pbi s 0/01 0/00 0/30 0/0-0,3 0,9 0,3 0, P+ 0/07 0/0 0,1 0/03 0,1 0,16 0,1
14 #+&" # ` 0p $ $. S' R/. 0 6!A+ i (1) `. +*.N% 6.. 9:' ƒ 6%/ H!(a k) V %/! 1 ; 6 6+* T#' A+.@ ƒ 6%/ 0ˆ TY.0 i (c k) d R1 (d k).0 6 $. ]/!; 0.!DK=Don t know).# +* 6!; 6 6%/ +..@ i ` A+. * (.0 PQ% +* 6 0 (r pt-bis) > %. $ 6; 9:'.@ i!.0 A....` $ A+. ; %. e v#i... $ +*. P&: d 6; 0 %&6 7 37!6!6 6; %. k +* 0 A+ b.. * V!6; A+. 0 +* +.+ ]/ PQ% #% $dg. +' ]/ t' (1 $ 6 ; 6%/!# 6 <+%) 0 `' (1) 9Z. ; A+ 6+* S+6 ƒ.(0 &+> l.#. ; +* e ). 3 : +* 0 6. $ (1) `. V %/ +.> 1 9Z. : +* A+ ƒ.# V : +* A+ PQ% #% +' k PQ% `. +Y +' 0. % $ A+.+.Z#1 6.$ 0 : +* A+ Pp` (@. ]/) +* A 0 6. $ +* A+ c k %/ >.@ 3 : +* P %. $dg. $* A+% 3 : +*!; 6+* 3 +* ). 0/.. ]/ ; A+ 0. T#' ) $ 3 : +* Y H %/..0 PQ% ]/ (Q '.X %. +/ +' 0 dg. ) 6..!3!!1!0 ` 6.. +* 6.. 9:' 0 0 `'. 1.. S+ 3!0 +* #`!6+* T#' +. p0 (!3!!1=DK).. `' %Z A+ 6.# ƒ 6.# <+% &+>
15 .... (r pt-bis) > %. ^%&d#6 V+3.1 >..0 PQ% 6.$ 0/ (1) `. 3 : +* ƒ ƒ n WU 0 g$#6.@ $ 90 # : +* A+ # A S+.* ' +' A+/ m!@/ (1) 9Z. ( +*) 0 +* Z+.*. + +* * k:) ]/ #% +' +* -1/ +' +' k A+. 0/3!.U > A+% #% A+ -1 +' A : +*.+ ]/ #% +' +* 0 +/ +' 0 dg. n WU..0 PQ% : +*!. +/ +' 0. ). 60 +* PQ% #% +' +* 0 6. $ : +* A+.+ 6 $ C D&7E () 1+
16 #+&" # (3 ) IE 0@3 & 6 $ H*3 (G3 (H) &@3!+' +* 0 6. $ 9Z. : +* ƒ n WU A+%#0. +* A # : +* A+ PQ% #% $ ^ (C = Y `. d R1 %/ > B 0 : +* Pp`!6 ; $6.]/ ). e' 6 ; $' <+% `'.%. X +/ k. +'.@ %..Z#1 d 6; * e+ 0 %&6 6 33!9!!! 6; T. ) V. +' H e 0 +* + b%&6 * V. * : 6+* #' 0 +* PQ% #% * +' m A+'A+/. % +' ' A+ % 0ˆ 6; #'. : 6+* $1. : 6+* 0 + ; ]/ t' (1) $ 6 ; 6%/!w <+% <+% A+) 0 `' () 9Z. $ 6+* S+6 ƒ.(0 &+> V A+%. ( +*) 0 +* 0 6. $ V %/ +.> d R1 > A+%!0 +* A #6.@ 6 ; 6+* A.
17 A+%. +* 6. $ 0.. %U =.U ]/ ; 0. ). 36 A 0 g!@. $dg. A 9Z 0 g$#6..0 PQ% 0 +* %. ). 3 S+.*.. A+ & +' A+/ m. k:) ]/ #% 6. $ () +* Y H + + ' ) $ H %/ A+ + b (c =0/91) 0 %. %&'!.d +* (Q '.X 0 $6.]/ 6+* d R1 V 6%/ +.>.* H 0 +* * +*. 6 ƒ n ƒu S+.* 6 & 3 :. 6 ud 6 j,0 +' %/ ƒ> U. %.@ A+%. -1 +' k Z+.*. : +* +*. 6!^+. d1.@&. ^+Z+. : +*. A+ $' +* n WU.%. e.z#1 A+/ +' k $dg. Pp`. +* PQ% #% [-3-1/] +' ) $ : +' +* -1/ +' jd+>' : I% $' v#i <+' : +* A+ PQ% #% $dg. Pp` 6 ; : 6+* * N) jd+>' ^%&d#6 V+3 W' I% A+).d.U A+/ +' 0 +* %. W% A+/ +' $dg. % (. ) V. 0 +* +' H,1.. * V. * : 6+*
18 #+&" # $ C D&7E (3) 1+ ( ) IE 0@3 & $ H*3 (G3 (M) &@3 ;. : +*. 0 19!17!1 6;!T %. A+.%&6. : +* !8!1!18!1!11 6 ' 0 9#1 +*. 6; ) % 6; A+. 3 9Z (1) `. ; 6%/ #.+*e 6;.(0 &+> M.# <+% A+) 0 `' (3) V A+%. (3 +*) ; A+ 0 +*. B% 0 g$#6 WU. 6 (3) 9Z. 0 $#6.@ ;
19 9.... R1 %/ +' 0 +* n d R1 A+%. 3 +* 0 6. $ `. d 18 S+.* 0 g.@ * %/..0 PQ% 0 +* %.!; $6.]/ 90 )... ]/ ; 0 dg. ) $ 0 +* H +*!k:) g +* (Q '.X.. j>x. : 6+* V %/!; A+..* H e jd+>' * : +* V %/ (a =a =0-/9) g$#6.@ 6 : 6+* A+ ƒ n ƒu A #6.(a 3=. A+ ƒ n ƒu!. 6 : 6+*.. 0 : +* 6 $'!A+.@ ud 6 jd+>' +*.Z#1!A+/ +' $dg. Pp`. +* + Z +^ $ : 6+* d R1 %/ +.>.%. A+%.! : 6+* V'' 0 +* 0 jd+>' : 6+* H %/.%&6 $dg. A PQ% +.' PQ% O +* $ 6 dg. ) : +*....U.' +* (Q '.X.. ]/ ; 0 (r pt-bis) > %. ^%&d#6 6 H..0 PQ% +*. 0 0 `'.%&6 90 # N) jd+>' ^%&d#6. : 6+* 6 Z+ `'!A+.@ %e 6^%&d#6 A+ $. N ) % ; $'!^+Z+. ; : +* $ : 6+* +*e ; 9#1 +*. ;.. %e : 6+* +*^+` m,)!: 6+* 6; A+..%&6 3! 6;!Te %.!w.. 0 %. d.z#1 jd+>'!6; A+ 6+* S+6 ƒ ]/ t' (1) `. ; 6%/.(0 &+>..# <+% ) 0 `' () 9Z. ;
20 #+&" # ( +*) 0 +* 0 6. $ (1) `. V %/ +.> * +* A+ ƒ n WU.@ ; V A+%. k:) ]/ #% 0 g!@ +' k $ #% +' +* 0 & A+/ +' #%. (N)) W% Y +' k 0 dg. % U PQ% 0 +*.+ $ C D&7E () 1+ (3 ) IE 0@3 & $ H*3 (G3 () &@3
21 $ d R1 %/ > A+%. 0 +*,1 A 0 g.@. $dg. A+%. +* A+ 0 +* ). 1 S+.*.. ]/ ; 0. ). $6.]/ ) $ +* H %/..0 PQ% 0 +* %. +* (Q '.X 0 +' k N. : +* n WU.* H +* A : +* A+ PQ% #% +' Pp`.U ; $6.]/ ) : k +*.@ -1 %#0 e +' k 0 %&6 dg. % 3 : +* PQ% #% [-3-1] ). +' PQ% #% +' +* -1 +' k.0# &: S+.*!; $6.]/ #6 A.+ 60 <+' : +* A+ A+%!0 +* 0.0 PQ% 3 : +* ) $ +* A+ H %/.@ %. $dg. ).d 0 +* (Q '.X 0 dg. ). 31 %/ > A+'A+/. : +*..0 A+%#0. : +* A+ 6. $ d R1.U ; $6.]/ 90 ). 11 $dg. A k +* 0 6. $ : +* A+ n WU.@.. %U H.+ 60 <+' * : +* A+ PQ% #%!+' N) jd+>' ^%&d#6. : 6+*!> %. ^%&d#6 6 %e 6^%&d#6 A+ $. N 0 0 `'.%&6 90 #. ; : +* 6 $' <+% `'.@..0 9#1U A+/ +' $dg. Pp`. $1!%/ +* 6 $* &+> B 9Z.. $ &+> V. $ 90 6 t' +* H $ 90 6 t' ().@ i %/
22 #+&" # * H $ $ () 9Z +' A+..@ 10 jd+>' $ >..X -0/8 +' Z+.* +' k θ 0.. $ 6 > + 'S+.* H> e%. +^ ) >. %/. $ 6 t'.# ' +' 0 < θ 3.. $ 0 6. $ () 9Z +' k A+. $ @ jd+>' $ > 0.. X 1/ 0@$ # +(!&" #$" N () 1+ O3" 3 7E 1 + #@. %+ ^. N!6... = &+> ƒ (17/9) +* N'..N% N' A+.@ 181/3-17/9=8966/6 (181/3) %/ `. N' 9 ). `. `'!@. 0 t+'. 0 g!@00 0(10) %/ (0) I% $' O/.@ 0/01 k. :. 0 ' * #I %e = %/ Log -Likelihood
23 V'' ; 6 +* %/ 6%/. ' %e = + #@. %+^ 9) <+%!@ 11 %+ ^ 0 BIC AIC 6.. %/ 137/9 V '' +*! 196/8 1681/3 V'' %/ 1891/.. ` = H... % / %e = A#6!@ % +*. %/ MULTILOG 0 ' )...0.N% $'. = &+>.Z+ 9 :' N000 #. 6 6^!. 6.. `.. %/ %e = 0 <+% #3& 0+ " 3 7E #3& &@3 IE 0@3 3 7E (6) 1+
24 #+&" # A+ +'. 3. (1989) d% A&' )' H +* n ƒu ' $ 9. 0.# )' +* 9) +' 6# 8 % 0/. ƒ 6; U '.@.e (6) 9Z. TU # ƒd'. +Y ^%&d#6. TU # +* '!@ Ua e A 0 U 6. TU # %/ ' T%&6.@ % $ +*. +' m 0/ 0 6. $. +' Z' A+.6. $ +#. +'. % %/.@ % +*. P3 Q 0.. $ $ 6; 9:' 6;. 0 +* +.%&6 d 6; 7 37!6!6 6; +' k +* $ * V. +' k 0 dg. + ]/ PQ% #% $dg... X +Y k. +' B 0 +/ A+ ; TY A+ b%. %e.z#1!0 +* PQ% A VZ' +. ' 0 (Q v3 A ; 8).0 `' +. %. A+ 6 ; w. #% 6d%!@N $' ; 6 9Z `' W>!@&+. Ž6 B Q 0 g!@ ) B ; ,g (Q ; '.+ +* PQ%.. ]/ ; HZ e 6=. A+ ' $ '0 g &^.# #0.` 9.. W'.0 +f' 3 1. Nonmonotonic trace lines
25 !'+0+ 6 # '. +//. %&6/ (1.. TI I / a9dx DNA #6 (.+'6T0 {. 6%! &>' v. (3.0/ ^%$. a!%&6&>' O/ ), ( +!%&6 d 6; * 6 33!9!!! 6; A #6 * : ) V. 0 +* +' H A+'A+/. % +' * V. #'. : 6+* #' 0 +* PQ% #% * +' m + ; ' A+ % 0ˆ 6; %. A+ +# $1. : 6+* 0 Y.@.e * I+. dx ; 9Z $#6.0 `' +. 6 ; 3 0 +* g $. 'Yg 0 +* H %/ * I+. dx...!. $6#6...@+6 vs+ W' W> TU (1.@AZ#aA&/ 9) 6@9Z ' (.9Z ' +{S+.* X{. A%&Q6%&+ (3.@9:9Z ' +pa.uˆ9: e' X (!18!1!116;. : +*. 19!17!1 6; 6; A+. Vd : +* !8!1 +# $1.+*e ; ' 0 9#1 +*. ; ) % ; (Q 0 g$#6.0 `' +. ; %. A+ 0 +* H %/ $. Y,1.@ (Q N #0!+.@ ; : 6+* 0 0.@&AZ#...!H,0 U. ' ( %&>' 6 ' (1 6@. v '. ` ( 1& W+. ci' (3 u:
26 #+&" # d jd+>'.z#1!: 6+* #' 3! ;. e' Nf%.0 `' +. ; %: %. A+ +# $1.%. A+.@. 6 6 ;.,Z 6 9Z B * ; A+. 0 +* 'Pp`!l 3. $ : 6+* 0 N'.@ %#0 > 0 +* g 6 %d.@...0+6%00#6.0 A+ 6P.!0' (1.0 6{U.!96 (.. +.!0' $% (3.09#:' U `. 10 ' 80 A.!9' (. + S+ 6; %.!.. $ +* 9:' <+% 0 g$#6 $ 6 Q A+'e `' +.@..` P : +* 6+* A+ $. n; : 6+* A%!+* TY!9:' 9) <+% `' A+.0.+ S#0 ; 0 '. ) : 6+* g. $ ` O/ 6; % + v3 A+ 0. %d.+ +* 1 $ g. A+ A..0 6 > $ 9+Y. g.. V : 6+* ; g. $g $.! A+.. 'q' e )1 $ 6 O/ 0 6+* 6; $. +` N ; g 8 % 6= ;.@& VI1 $.. +*!$ $ 67/ 6%+.. 6 >. +Y +' 1. θ 0 $ 6 w0 0ˆ ^+. m % θ = 1 0p $!+* H A+ b(@ 10 jd+>' 6+' A+% +' k A+ +6. % N) ' * HX. %/ W' 6 6 ' 0 9:' <+%!,1.@ A+/ & +*
27 %#0 +' +' %#0 6+' I% $' () 9Z `'.@ N) A+.. $ * 6]/ 6!N) 9X g +*!$ 90. N) + 6+' $'.0. +' B, 6 % j%d& 6 $* %/ N) ' * 6+' $ $ = U. 67/ 6%+.0.. %e = * 6%/.+ ' A+ 9.!@ +* = = 6(U.d#0 v3 A+ 6.. = A '. 0 = (U.N% 0 6= # I $' e A+'e #6 +6@+.: ; 6%/. = 6 # 6 +!.0 6%/..(007! 1 $'+) 6. X 0 = (U. A!+*.0 $ (009) $Z#6 0 g$#6 ) 6; * +* 6; 90 * t` A&'.@ / #0! A+ = 6= 6. TI PU U 6$ 9:' +* 0 0 )' (1989) d% +* #'.Z#1 A+ + b..n% +* 6; 9#%.0 90 g : 6 1. Yutong
28 #+&" # N.(1393)!0 6!X.) b!. bhd1!$ b,!*+... A ' 6 H ; 6U %. SZN' Z0 S+* 3+ % 3+ $!. : !(18)!%' +* Y;. &+>.(1387) e! # % 0 $+/.. ]/ ; 6 0.+dgdg,1 ^. I Abad, F. J.; Olea, J., & Ponsoda, V. (009). The Multiple- Choice Model Some Solutions for Estimation of Parameters in the Presence of Omitted Responses. Applied Psychological Measurement, 33 (3), Bock, R. D. (197). Estimating item parameters and latent ability when response are scored in two or more nominal categories. Psychometrika, 37 (1), 9-1. Bock, R. D. (1997). The nominal categories model. In Handbook of modern item response theory (pp. 33-9). New York: Springer. De Ayala, R. J. (1993). An introduction to polytomous Item Response Theory Models. Measurement and Evaluation in counseling Development, (). Drasgow, F.; Levine, M. V.; Tsien, S.; Williams, B., & Mead, A. D. (199). Fitting polytomous item response theory models to multiple-choice tests. Applied Psychological Measurement, 19 (), Hambleton, R. k. (1989). Principles and selected applications of item Response Theory. In R. L. Linn (Ed.), Educational measurement (3rd ed.). (pp ). Levine, M. V. (1993). Orthogonal functions and the niteness of continuous item response theories. Unpublished manuscript. Levine, M. V., & Drasgow, F. (1983). The relation between incorrect option choice and estimated ability. Educational and Psychological Measurement, 3 (3), Masters, G. N. (1988). An analysis of partial credit scoring. Applied Measurement in Education, 1,
29 Ning, R.; Waters, A. E.; Studer, C., & Baraniuk, R. G. (01). SPRITE: A Response Model for Multiple Choice Testing. ArXiv preprint arxiv: Ostini, R. & Nering, L. (006). Polytomous Item Response Theory Models. Sage Publications. Samejima, F. (1979). A New Family of Models for the Multiple- Choice Item (No. RR-79-). Tennessee Univ Knoxville Dept of Psychology. Smilaycoff, M. P. (1989). An application of the Bock_Samejima model for multiple category scoring to test items in which distractors contains information related to latent ability. Dissertation Abstracts International, (1-A), 100, (University Microfilms No ). Thissen, D. & Steinberg, L. (198). A response model for multiple- choice items. Psychometrika, 9 () Thissen, D. & Steinberg, L. & Fitzpatrick, A. R. (1989). Multiple-Choice Models; the Distracters are also part of Item. Journal of Educational Measurement. 6 (), Thissen, D. (1976). Information in wrong responses to the Raven Progressive Matrices. Jounal of Educational Measurement, 13 (3), Yutong, Yin (007). Using Beaton fit inices to assess goodnessof-fit of IRT models. PHD thesis. :6 R. +*. 0.(139) 1! 0'. &!/ b,!*+ Q :. ) % / $ 6 = &+> ; 9 :' 6!.( 11!(1)
Research on Economics and Management
36 5 2015 5 Research on Economics and Management Vol. 36 No. 5 May 2015 490 490 F323. 9 A DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2015.05.007 1000-7636 2015 05-0052 - 10 2008 836 70% 1. 2 2010 1 2 3 2015-03
Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Chapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment
Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...
: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Mantel & Haenzel (1959) Mantel-Haenszel
Mantel-Haenszel 2008 6 12 1 / 39 1 (, (, (,,, pp719 730 2 2 2 3 1 4 pp730 746 2 2, i j 3 / 39 Mantel & Haenzel (1959 Mantel N, Haenszel W Statistical aspects of the analysis of data from retrospective
Statistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
ST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Matrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
ECE Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 2
ECE 634 Spring 6 Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes Fields in a Source-Free Region Example: Radiation from an aperture y PEC E t x Aperture Assume the following choice of vector potentials: A F = =
A summation formula ramified with hypergeometric function and involving recurrence relation
South Asian Journal of Mathematics 017, Vol. 7 ( 1): 1 4 www.sajm-online.com ISSN 51-151 RESEARCH ARTICLE A summation formula ramified with hypergeometric function and involving recurrence relation Salahuddin
ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ SPATIAL ECONOMETRIC MODELS FOR VALUATION OF THE PROPERTY PRICES
1 ο Συνέδριο Χωρικής Ανάλυσης: Πρακτικά, Αθήνα, 013, Σ. Καλογήρου (Επ.) ISBN: 978-960-86818-6-6 ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ Μαριάνθη Στάμου 1*, Άγγελος Μιμής και
... 5 A.. RS-232C ( ) RS-232C ( ) RS-232C-LK & RS-232C-MK RS-232C-JK & RS-232C-KK
RS-3C WIWM050 014.1.9 P1 :8... 1... 014.0.1 1 A... 014.0. 1... RS-3C()...01.08.03 A.. RS-3C()...01.08.03 3... RS-3C()... 003.11.5 4... RS-3C ()... 00.10.01 5... RS-3C().008.07.16 5 A.. RS-3C().0 1.08.
172,,,,. P,. Box (1980)P, Guttman (1967)Rubin (1984)P, Meng (1994), Gelman(1996)De la HorraRodriguez-Bernal (2003). BayarriBerger (2000)P P.. : Casell
20104 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.26 No.2 Apr. 2010 P (,, 200083) P P. Wang (2006)P, P, P,. : P,,,. : O212.1, O212.8. 1., (). : X 1, X 2,, X n N(θ, σ 2 ), σ 2. H 0 : θ = θ
Prey-Taxis Holling-Tanner
Vol. 28 ( 2018 ) No. 1 J. of Math. (PRC) Prey-Taxis Holling-Tanner, (, 730070) : prey-taxis Holling-Tanner.,,.. : Holling-Tanner ; prey-taxis; ; MR(2010) : 35B32; 35B36 : O175.26 : A : 0255-7797(2018)01-0140-07
HONDA. Έτος κατασκευής
Accord + Coupe IV 2.0 16V (CB3) F20A2-A3 81 110 01/90-09/93 0800-0175 11,00 2.0 16V (CB3) F20A6 66 90 01/90-09/93 0800-0175 11,00 2.0i 16V (CB3-CC9) F20A8 98 133 01/90-09/93 0802-9205M 237,40 2.0i 16V
Homework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Buried Markov Model Pairwise
Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi
Supplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
High order interpolation function for surface contact problem
3 016 5 Journal of East China Normal University Natural Science No 3 May 016 : 1000-564101603-0009-1 1 1 1 00444; E- 00030 : Lagrange Lobatto Matlab : ; Lagrange; : O41 : A DOI: 103969/jissn1000-56410160300
Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΝΟΜΙΚΩΝ, ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Τομέας Ανάπτυξης και Προγραμματισμού Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και Οικονομική
FORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Conjoint. The Problems of Price Attribute by Conjoint Analysis. Akihiko SHIMAZAKI * Nobuyuki OTAKE
Conjoint Conjoint The Problems of Price Attribute by Conjoint Analysis Akihiko SHIMAZAKI * Nobuyuki OTAKE +, Conjoint - Conjoint. / 0 PSM Price Sensitivity Measurement Conjoint 1 2 + Conjoint Luce and
EM Baum-Welch. Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application 2. HMM Baum-Welch. Baum-Welch. Baum-Welch Baum-Welch.
Baum-Welch Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application Jin ichi MURAKAMI EM EM EM Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch, EM 1. EM 2. HMM EM (Expectationmaximization algorithm) 1 3.
Πολιτισμός και ψυχοπαθολογία:
Πολιτισμός και ψυχοπαθολογία: Επιπτώσεις στη συμβουλευτική και ψυχοθεραπεία με μετανάστες και τις οικογένειές τους Βασίλης Παυλόπουλος Τομέας Ψυχολογίας, Πανεπιστήμιο Αθηνών vpavlop@psych.uoa.gr http://www.psych.uoa.gr/~vpavlop
Parts Manual. Trio Mobile Surgery Platform. Model 1033
Trio Mobile Surgery Platform Model 1033 Parts Manual For parts or technical assistance: Pour pièces de service ou assistance technique : Für Teile oder technische Unterstützung Anruf: Voor delen of technische
11 Drinfeld. k( ) = A/( ) A K. [Hat1, Hat2] k M > 0. Γ 1 (M) = γ SL 2 (Z) f : H C. ( ) az + b = (cz + d) k f(z) ( z H, γ = cz + d Γ 1 (M))
Drinfeld Drinfeld 29 8 8 11 Drinfeld [Hat3] 1 p q > 1 p A = F q [t] A \ F q d > 0 K A ( ) k( ) = A/( ) A K Laurent F q ((1/t)) 1/t C Drinfeld Drinfeld p p p [Hat1, Hat2] 1.1 p 1.1.1 k M > 0 { Γ 1 (M) =
OLS. University of New South Wales, Australia
1997 2007 5 OLS Abstract An understanding of the macro-level relationship between fertility and female employment is relevant and important to current policy-making. The objective of this study is to empirically
Fourier Analysis of Waves
Exercises for the Feynman Lectures on Physics by Richard Feynman, Et Al. Chapter 36 Fourier Analysis of Waves Detailed Work by James Pate Williams, Jr. BA, BS, MSwE, PhD From Exercises for the Feynman
NOB= Dickey=Fuller Engle-Granger., P. ( ). NVAR=Engle-Granger/Dickey-Fuller. 1( ), 6. CONSTANT/NOCONST (C) Dickey-Fuller. NOCONST NVAR=1. TREND/NOTREN
CDF(BIVNORM or CHISQ or DICKEYF or F or NORMAL or T or WTDCHI, DF=CHISQ T, DF1=F, DF2=F, NLAGS= Dickey-Fuller, NOB=, NVAR=, RHO=BIVNORM, EIGVAL=WTDCHI, LOWTAIL or UPTAIL or TWOTAIL, CONSTANT, TREND, TSQ,
: Ω F F 0 t T P F 0 t T F 0 P Q. Merton 1974 XT T X T XT. T t. V t t X d T = XT [V t/t ]. τ 0 < τ < X d T = XT I {V τ T } δt XT I {V τ<t } I A
2012 4 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.2 Apr. 2012 730000. :. : O211.9. 1..... Johnson Stulz [3] 1987. Merton 1974 Johnson Stulz 1987. Hull White 1995 Klein 1996 2008 Klein
Fourier transform, STFT 5. Continuous wavelet transform, CWT STFT STFT STFT STFT [1] CWT CWT CWT STFT [2 5] CWT STFT STFT CWT CWT. Griffin [8] CWT CWT
1,a) 1,2,b) Continuous wavelet transform, CWT CWT CWT CWT CWT 100 1. Continuous wavelet transform, CWT [1] CWT CWT CWT [2 5] CWT CWT CWT CWT CWT Irino [6] CWT CWT CWT CWT CWT 1, 7-3-1, 113-0033 2 NTT,
Cable Systems - Postive/Negative Seq Impedance
Cable Systems - Postive/Negative Seq Impedance Nomenclature: GMD GMR - geometrical mead distance between conductors; depends on construction of the T-line or cable feeder - geometric mean raduius of conductor
MIA MONTE CARLO ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ RIDGE ΚΑΙ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ
«ΣΠΟΥΔΑΙ», Τόμος 41, Τεύχος 2ο, Πανεπιστήμιο Πειραιώς «SPOUDAI», Vol. 41, No 2, University of Piraeus MIA MONTE CARLO ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ RIDGE ΚΑΙ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ Του Πάνου Αναστ. Πανόπουλου Οικονομικό
Hydraulic network simulator model
Hyrauc ntwor smuator mo!" #$!% & #!' ( ) * /@ ' ", ; -!% $!( - 67 &..!, /!#. 1 ; 3 : 4*
r r t r r t t r t P s r t r P s r s r r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t
r t t r t ts r3 s r r t r r t t r t P s r t r P s r s r P s r 1 s r rs tr t r r t s ss r P s s t r t t tr r 2s s r t t r t r r t t s r t rr t Ü rs t 3 r t r 3 s3 Ü rs t 3 r r r 3 rträ 3 röÿ r t r r r rs
SIEMENS Squirrel Cage Induction Standard Three-phase Motors
- SIEMENS Squirrel Cage Induction Standard Three-phase Motors 2 pole 3000 rpm 50Hz Rated current Power Efficiency Rated Ratio Noise Output Frame Speed Weight 3V 400V 415V factor Class 0%Load 75%Load torque
ΠΑΡΑΔΟΤΕΟ 3.1 : Έκθεση καταγραφής χρήσεων γης
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΥΠΟΥΡΓΕΙΟ ΠΑΙΔΕΙΑΣ, ΔΙΑ ΒΙΟΥ ΜΑΘΗΣΗΣ ΚΑΙ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΕΙΔΙΚΗ ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΤΩΝ ΔΡΑΣΕΩΝ ΘΡΗΣΚΕΥΜΑΤΩΝ ΤΟΥ ΥΠΟΥΡΓΕΙΟΥ ΠΑΙΔΕΙΑΣ ΔΙΑ ΒΙΟΥ ΜΑΘΗΣΗΣ ΚΑΙ ΣΤΟΥΣ ΤΟΜΕΙΣ ΤΗΣ
2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems
2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems Multiple User Interfaces MobileSoft'16, Multi-User Experience (MUX) S1: Insourcing S2: Outsourcing S3: Responsive design
Εκπαιδευτική Ψυχολογία
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 8 Ψυχολογικό Περιβάλλον Τάξης Ελευθερία Ν. Γωνίδα Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative
HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)
HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the
!"!# ""$ %%"" %$" &" %" "!'! " #$!
" "" %%"" %" &" %" " " " % ((((( ((( ((((( " %%%% & ) * ((( "* ( + ) (((( (, (() (((((* ( - )((((( )((((((& + )(((((((((( +. ) ) /(((( +( ),(, ((((((( +, 0 )/ (((((+ ++, ((((() & "( %%%%%%%%%%%%%%%%%%%(
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Λέκτορας στο Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Ιανουάριος 2012-Μάρτιος 2014.
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ 1. Γενικά στοιχεία Όνομα Επίθετο Θέση E-mail Πέτρος Μαραβελάκης Επίκουρος καθηγητής στο Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων με αντικείμενο «Εφαρμογές Στατιστικής
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr T t N n) Pr max X 1,..., X N ) t N n) Pr max
22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
46 2. Coula Coula Coula [7], Coula. Coula C(u, v) = φ [ ] {φ(u) + φ(v)}, u, v [, ]. (2.) φ( ) (generator), : [, ], ; φ() = ;, φ ( ). φ [ ] ( ) φ( ) []
2 Chinese Journal of Alied Probability and Statistics Vol.26 No.5 Oct. 2 Coula,2 (,, 372; 2,, 342) Coula Coula,, Coula,. Coula, Coula. : Coula, Coula,,. : F83.7..,., Coula,,. Coula Sklar [],,, Coula.,
Supplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
! "# $ % $&'& () *+ (,-. / 0 1(,21(,*) (3 4 5 "$ 6, ::: ;"<$& = = 7 + > + 5 $?"# 46(A *( / A 6 ( 1,*1 B"',CD77E *+ *),*,*) F? $G'& 0/ (,.
! " #$%&'()' *('+$,&'-. /0 1$23(/%/4. 1$)('%%'($( )/,)$5)/6%6 7$85,-9$(- /0 :/986-$, ;2'$(2$ 1'$-/-$)('')5( /&5&-/ 5(< =(4'($$,'(4 1$%$2/996('25-'/(& ;/0->5,$ 1'$-/%'')$(($/3?$%9'&-/?$( 5(< @6%-'9$
2. THEORY OF EQUATIONS. PREVIOUS EAMCET Bits.
EAMCET-. THEORY OF EQUATIONS PREVIOUS EAMCET Bits. Each of the roots of the equation x 6x + 6x 5= are increased by k so that the new transformed equation does not contain term. Then k =... - 4. - Sol.
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Example Sheet 3 Solutions
Example Sheet 3 Solutions. i Regular Sturm-Liouville. ii Singular Sturm-Liouville mixed boundary conditions. iii Not Sturm-Liouville ODE is not in Sturm-Liouville form. iv Regular Sturm-Liouville note
l 0 l 2 l 1 l 1 l 1 l 2 l 2 l 1 l p λ λ µ R N l 2 R N l 2 2 = N x i l p p R N l p N p = ( x i p ) 1 p i=1 l 2 l p p = 2 l p l 1 R N l 1 i=1 x 2 i 1 = N x i i=1 l p p p R N l 0 0 = {i x i 0} R
clearing a space (focusing) clearing a space, CS CS CS experiencing I 1. E. T. Gendlin (1978) experiencing (Gendlin 1962) experienc-
clearing a space (focusing) clearing a space, CS CS CS CS CS experiencing I 1. E. T. Gendlin (1978) experiencing (Gendlin 1962) experienc- 133 ing experiencing 2009 experiencing Gendlin (1978) CS 2. CS
ΤΟ ΜΟΝΤΕΛΟ Οι Υποθέσεις Η Απλή Περίπτωση για λi = μi 25 = Η Γενική Περίπτωση για λi μi..35
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΣΥΣΧΕΤΙΣΕΩΝ ΧΡΕΟΚΟΠΙΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ
Reliability analysis Ανάλυση αξιοπιστίας
Reliability analysis Ανάλυση αξιοπιστίας ΙΑΤΥΠΩΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ. ΤΡΟΠΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΣΤΟ SPSS. ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ. 1 ΙΑΤΥΠΩΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ Συνήθως όταν θέλουμε να «μετρήσουμε» χαρακτηριστικά π.χ. η
ΑΣΚΗΣΗ 9 Μικτή Συνδεσμολογία, Ισχύς
Σκοπός ΑΣΚΗΣΗ 9 Μικτή Συνδεσμολογία, Ισχύς Στο πείραμα αυτό θα χρησιμοποιηθούν όλες οι απραίτητες προηγούμενες γνώσεις σε μικτά συστήματα αντιστάσεων και θα υπολογιστεί η ισχύς του ρεύματος που διαρρέει
Exercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.
Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given
())*+,-./0-1+*)*2, *67()(,01-+4(-8 9 0:,*2./0 30 ;+-7 3* *),+*< 7+)0 3* (=24(-) 04(-() 18(4-3-) 3-2(>*+)(3-3*
! " # $ $ %&&' % $ $! " # ())*+,-./0-1+*)*2,-3-4050+*67()(,01-+4(-8 9 0:,*2./0 30 ;+-7 3* *),+*< 7+)0 3* *),+-30 *5 35(2(),+-./0 30 *,0+ 3* (=24(-) 04(-() 18(4-3-) 3-2(>*+)(3-3* *3*+-830-+-2?< +(*2,-30+
ANSWERSHEET (TOPIC = DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION #2. h 0 h h 0 h h 0 ( ) g k = g 0 + g 1 + g g 2009 =?
Teko Classes IITJEE/AIEEE Maths by SUHAAG SIR, Bhopal, Ph (0755) 3 00 000 www.tekoclasses.com ANSWERSHEET (TOPIC DIFFERENTIAL CALCULUS) COLLECTION # Question Type A.Single Correct Type Q. (A) Sol least
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Ο παρακάτω πίνακας παρουσιάζει θανάτους από καρδιακή ανεπάρκεια ανάμεσα σε άνδρες γιατρούς οι οποίοι έχουν κατηγοριοποιηθεί κατά ηλικία
Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.
Σημειώσεις για το μάθημα Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S. Παπάνα Αγγελική E mail: papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Α.Τ.Ε.Ι. Θεσσαλονίκης ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΤΕΡΙΝΗΣ Τμήμα Τυποποίησης και
Σύνθεση και Χαρακτηρισµός Χαµηλοδιάστατων Ηµιαγωγών Αλογονιδίων του Μολύβδου και Χαλκογενιδίων.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ ΥΛΙΚΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙ ΙΚΕΥΣΗΣ Στα Πλαίσια του Προγράµµατος Μεταπτυχιακών Σπουδών στην «Επιστήµη των Υλικών» Σύνθεση και Χαρακτηρισµός
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)
a; b 2 R; a < b; f : [a; b] R! R y 2 R: y : [a; b]! R; ( y (t) = f t; y(t) ; a t b; y(a) = y : f (t; y) 2 [a; b]r: f 2 C ([a; b]r): y 2 C [a; b]; y(a) = y ; f y ỹ ỹ y ; jy ỹ j ky ỹk [a; b]; f y; ( y (t)
Durbin-Levinson recursive method
Durbin-Levinson recursive method A recursive method for computing ϕ n is useful because it avoids inverting large matrices; when new data are acquired, one can update predictions, instead of starting again
7. ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ 8. ΠΗΓΕΣ 6. ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΑ
Εκπαιδευτικού Προγράμματος. Παιδαγωγική - Θεωρία και Πράξη, 5, 85-97. Εμβαλωτής, Α., Ανδρουλάκης, Γ., Μπονίδης, Κ., Σταμοβλάσης, Δ., Κακλαμάνη Σ., (2011). «Εμπειρίες και απόψεις εκπαιδευτικών που εργάζονται
Repeated measures Επαναληπτικές μετρήσεις
ΠΡΟΒΛΗΜΑ Στο αρχείο δεδομένων diavitis.sav καταγράφεται η ποσότητα γλυκόζης στο αίμα 10 ασθενών στην αρχή της χορήγησης μιας θεραπείας, μετά από ένα μήνα και μετά από δύο μήνες. Μελετήστε την επίδραση
Erkki Mäkinen ja Timo Poranen Algoritmit
rkki Mäkinen ja Timo Poranen Algoritmit TITOJNKÄSITTLYTITIDN LAITOS TAMPRN YLIOPISTO D 2008 6 TAMPR 2009 TAMPRN YLIOPISTO TITOJNKÄSITTLYTITIDN LAITOS JULKAISUSARJA D VRKKOJULKAISUT D 2008 6, TOUKOKUU 2009
Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques
Solving an Air Conditioning System Problem in an Embodiment Design Context Using Constraint Satisfaction Techniques Raphael Chenouard, Patrick Sébastian, Laurent Granvilliers To cite this version: Raphael
Dissertation for the degree philosophiae doctor (PhD) at the University of Bergen
Dissertation for the degree philosophiae doctor (PhD) at the University of Bergen Dissertation date: GF F GF F SLE GF F D Ĉ = C { } Ĉ \ D D D = {z : z < 1} f : D D D D = D D, D = D D f f : D D
Dark matter from Dark Energy-Baryonic Matter Couplings
Dark matter from Dark Energy-Baryonic Matter Coulings Alejandro Avilés 1,2 1 Instituto de Ciencias Nucleares, UNAM, México 2 Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares (ININ) México January 10, 2010
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Παρασκευή 1 Νοεμβρίου 2013 Ασκηση 1. Λύση. Παρατήρηση. Ασκηση 2. Λύση.
(, ) =,, = : = = ( ) = = = ( ) = = = ( ) ( ) = = ( ) = = = = (, ) =, = = =,,...,, N, (... ) ( + ) =,, ( + ) (... ) =,. ( ) = ( ) = (, ) = = { } = { } = ( ) = \ = { = } = { = }. \ = \ \ \ \ \ = = = = R
ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος
ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο την απόκτηση του διπλώματος «Οργάνωση και Διοίκηση Βιομηχανικών Συστημάτων με εξειδίκευση στα Συστήματα Εφοδιασμού
Vol. 38 No Journal of Jiangxi Normal University Natural Science Nov DIF differential item functioning
38 6 Vol 38 No 6 2014 11 Journal of Jiangxi Normal UniversityNatural Science Nov 2014 1000-5862201406-0593-07 1 2* 1 1001912 100875 i ii DSF DIF DIF B 841 7TP 301 6 A 0 DIF differential item functioning
1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5
519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Discriminantal arrangement
Discriminantal arrangement YAMAGATA So C k n arrangement C n discriminantal arrangement 1989 Manin-Schectman Braid arrangement Discriminantal arrangement Gr(3, n) S.Sawada S.Settepanella 1 A arrangement
Discontinuous Hermite Collocation and Diagonally Implicit RK3 for a Brain Tumour Invasion Model
1 Discontinuous Hermite Collocation and Diagonally Implicit RK3 for a Brain Tumour Invasion Model John E. Athanasakis Applied Mathematics & Computers Laboratory Technical University of Crete Chania 73100,
Errata (Includes critical corrections only for the 1 st & 2 nd reprint)
Wedesday, May 5, 3 Erraa (Icludes criical correcios oly for he s & d repri) Advaced Egieerig Mahemaics, 7e Peer V O eil ISB: 978474 Page # Descripio 38 ie 4: chage "w v a v " "w v a v " 46 ie : chage "y
:,,,, ,,, ;,,,,,, ,, (Barro,1990), (Barro and Sala2I2Martin,1992), (Arrow and Kurz,1970),, ( Glomm and Ravikumar,1994), (Solow,1957)
: 3 ( 100820 :,,,,,,,;,,,,,, :,,,,,, (Barro,1990, (Barro and Sala2I2Martin,1992,(Arrow and Kurz,1970,,, ( Glomm and Ravikumar,1994,,,, (Solow,1957 3, 10 2004 3,,,,,,,,,,,, :,,, ( Inada,1963,,,,,;, ;, ;,,,,,(Ramsey,1928,,,,
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ (Τ.Ε.Ι.) ΠΕΙΡΑΙΑ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ (Τ.Ε.Ι.) ΠΕΙΡΑΙΑ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Εφαρμογές των μαθηματικών θεωριών πολέμου
DEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
Vol. 37 ( 2017 ) No. 3. J. of Math. (PRC) : A : (2017) k=1. ,, f. f + u = f φ, x 1. x n : ( ).
Vol. 37 ( 2017 ) No. 3 J. of Math. (PRC) R N - R N - 1, 2 (1., 100029) (2., 430072) : R N., R N, R N -. : ; ; R N ; MR(2010) : 58K40 : O192 : A : 0255-7797(2017)03-0467-07 1. [6], Mather f : (R n, 0) R
a; b 2 R; a < b; f : [a; b] R! R y 2 R: y : [a; b]! R; ( y (t) = f t; y(t) ; a t b; y(a) = y : f (t; y) 2 [a; b]r: f 2 C ([a; b]r): y 2 C [a; b]; y(a) = y ; f y ỹ ỹ y ; jy ỹ j ky ỹk [a; b]; f y; ( y (t)
ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ Ν. ΠΙΤΕΡΟΥ
MÉTHODES ET EXERCICES
J.-M. MONIER I G. HABERER I C. LARDON MATHS PCSI PTSI MÉTHODES ET EXERCICES 4 e édition Création graphique de la couverture : Hokus Pokus Créations Dunod, 2018 11 rue Paul Bert, 92240 Malakoff www.dunod.com
CRASH COURSE IN PRECALCULUS
CRASH COURSE IN PRECALCULUS Shiah-Sen Wang The graphs are prepared by Chien-Lun Lai Based on : Precalculus: Mathematics for Calculus by J. Stuwart, L. Redin & S. Watson, 6th edition, 01, Brooks/Cole Chapter
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού.
Νόµοςπεριοδικότητας του Moseley:Η χηµική συµπεριφορά (οι ιδιότητες) των στοιχείων είναι περιοδική συνάρτηση του ατοµικού τους αριθµού. Περιοδικός πίνακας: α. Είναι µια ταξινόµηση των στοιχείων κατά αύξοντα
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΜΑΓΝΗΤΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΟΠΤΙΚΗΣ & ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΥΛΙΚΩΝ Μελέτη Επίδρασης Υπεριώδους Ακτινοβολίας σε Λεπτά
1. Panel Data.
- / / / (-) / : / : -.... - - δ. -. e-mail:karnameh@yahoo.com e-mail:nemata44@yahoo.com 1. Panel Data. ... -, : /.,......... ( )., (-) :...... 1. Convergence. ........... "..(,)...... /......(, ),...,..........
katoh@kuraka.co.jp okaken@kuraka.co.jp mineot@fukuoka-u.ac.jp 4 35 3 Normalized stress σ/g 25 2 15 1 5 Breaking test Theory 1 2 Shear tests Failure tests Compressive tests 1 2 3 4 5 6 Fig.1. Relation between
ΔΘΝΙΚΗ ΥΟΛΗ ΓΗΜΟΙΑ ΓΙΟΙΚΗΗ ΙΗ ΔΚΠΑΙΓΔΤΣΙΚΗ ΔΙΡΑ
Δ ΔΘΝΙΚΗ ΥΟΛΗ ΓΗΜΟΙΑ ΓΙΟΙΚΗΗ ΙΗ ΔΚΠΑΙΓΔΤΣΙΚΗ ΔΙΡΑ ΣΜΗΜΑ ΠΔΡΙΦΔΡΔΙΑΚΗ ΓΙΟΙΚΗΗ ΣΔΛΙΚΗ ΔΡΓΑΙΑ Θέκα: Αμηνιφγεζε κίαο δηαπξαγκάηεπζεο. Μειέηε Πεξίπησζεο: Ζ αλέγεξζε ηεο Νέαο Δζληθήο Λπξηθήο θελήο, ηεο Νέαο
Simplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms
Technical Papers GA Simplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms 47 Takahide Higuchi Shigeyoshi Tsutsui Masayuki Yamamura Interdisciplinary Graduate school of Science and Engineering, Tokyo Institute
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΤΜ. ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ 2018-2019 Επιβλέπουσα: Μπίμπη Ματίνα Ανάλυση της πλατφόρμας ανοιχτού κώδικα Home Assistant Το Home Assistant είναι μία πλατφόρμα ανοιχτού
Διευθύνοντα Μέλη του mathematica.gr
Το «Εικοσιδωδεκάεδρον» παρουσιάζει ϑέματα που έχουν συζητηθεί στον ιστότοπο http://www.mathematica.gr. Η επιλογή και η ϕροντίδα του περιεχομένου γίνεται από τους Επιμελητές του http://www.mathematica.gr.
Quick algorithm f or computing core attribute
24 5 Vol. 24 No. 5 Cont rol an d Decision 2009 5 May 2009 : 100120920 (2009) 0520738205 1a, 2, 1b (1. a., b., 239012 ; 2., 230039) :,,.,.,. : ; ; ; : TP181 : A Quick algorithm f or computing core attribute
þÿº±¹ ½ ÀÄž ÃÄ Í³ÇÁ ½ À
Neapolis University HEPHAESTUS Repository School of Economic Sciences and Business http://hephaestus.nup.ac.cy Master Degree Thesis 2014 þÿ ½±»ÅĹº ÀÁ ³Á ¼¼±Ä± - ǵ ¹ þÿº±¹ ½ ÀÄž ÃÄ Í³ÇÁ ½ À þÿ Á ÃÄ Å,