104 matches
-
să se aloce un individ la una sau alta dintre două populații, pe baza măsurării unei variabile aleatoare p dimensionale asupra individului. (Chatfield C., Collins AJ., Introduction to Multivariate Analysis, 2000, p. 133) Manly extinde această definiție, afirmând că analiza discriminant încearcă să determine măsura în care este posibil să se separe două sau mai multe grupuri de indivizi, fiind date măsurările pentru acești indivizi, cu privire la mai multe variabile. (Manley B.F.J., Multivariate statistical methods,2005, p. 105) Astfel, date fiind două
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
mai multe grupuri de indivizi, fiind date măsurările pentru acești indivizi, cu privire la mai multe variabile. (Manley B.F.J., Multivariate statistical methods,2005, p. 105) Astfel, date fiind două sau mai multe grupuri sau populații și un set de variabile asociate, analiza discriminant urmărește să găsească un subset de variabile și funcțiile asociate ale subsetului care determină separarea maximă între centroizii grupurilor (Timm, 2002). într-o analiză discriminant, grupurile sunt cunoscute apriori. Huberty surprinde ideile exprimate mai sus, în lucrarea Applied discriminant analysis
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
fiind două sau mai multe grupuri sau populații și un set de variabile asociate, analiza discriminant urmărește să găsească un subset de variabile și funcțiile asociate ale subsetului care determină separarea maximă între centroizii grupurilor (Timm, 2002). într-o analiză discriminant, grupurile sunt cunoscute apriori. Huberty surprinde ideile exprimate mai sus, în lucrarea Applied discriminant analysis, 1994, și face distincție între analiza discriminant predictivă și cea descriptivă. Analiza discriminant predictivă vizează clasificarea subiecților în unul dintre mai multe grupuri, pe baza
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
variabile și funcțiile asociate ale subsetului care determină separarea maximă între centroizii grupurilor (Timm, 2002). într-o analiză discriminant, grupurile sunt cunoscute apriori. Huberty surprinde ideile exprimate mai sus, în lucrarea Applied discriminant analysis, 1994, și face distincție între analiza discriminant predictivă și cea descriptivă. Analiza discriminant predictivă vizează clasificarea subiecților în unul dintre mai multe grupuri, pe baza unei măsurări, în timp ce în analiza discriminant descriptivă se urmărește descoperirea și descrierea diferențelor semnificative între grupuri. 4.4.2. Modelul matematic al
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
care determină separarea maximă între centroizii grupurilor (Timm, 2002). într-o analiză discriminant, grupurile sunt cunoscute apriori. Huberty surprinde ideile exprimate mai sus, în lucrarea Applied discriminant analysis, 1994, și face distincție între analiza discriminant predictivă și cea descriptivă. Analiza discriminant predictivă vizează clasificarea subiecților în unul dintre mai multe grupuri, pe baza unei măsurări, în timp ce în analiza discriminant descriptivă se urmărește descoperirea și descrierea diferențelor semnificative între grupuri. 4.4.2. Modelul matematic al analizei discriminant O populație este divizată
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
surprinde ideile exprimate mai sus, în lucrarea Applied discriminant analysis, 1994, și face distincție între analiza discriminant predictivă și cea descriptivă. Analiza discriminant predictivă vizează clasificarea subiecților în unul dintre mai multe grupuri, pe baza unei măsurări, în timp ce în analiza discriminant descriptivă se urmărește descoperirea și descrierea diferențelor semnificative între grupuri. 4.4.2. Modelul matematic al analizei discriminant O populație este divizată în k clase cu ajutorul unui criteriu calitativY . Fiecare individ al populației este descris prin p variabile numerice pxxx
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
și cea descriptivă. Analiza discriminant predictivă vizează clasificarea subiecților în unul dintre mai multe grupuri, pe baza unei măsurări, în timp ce în analiza discriminant descriptivă se urmărește descoperirea și descrierea diferențelor semnificative între grupuri. 4.4.2. Modelul matematic al analizei discriminant O populație este divizată în k clase cu ajutorul unui criteriu calitativY . Fiecare individ al populației este descris prin p variabile numerice pxxx ,...,, 21 . Aplicarea analizei discriminant presupune verificarea ipotezelor privind:11 Normalitatea distribuțiilor multivariate - variabilele predictor trebuie să aibă distribuții
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
descoperirea și descrierea diferențelor semnificative între grupuri. 4.4.2. Modelul matematic al analizei discriminant O populație este divizată în k clase cu ajutorul unui criteriu calitativY . Fiecare individ al populației este descris prin p variabile numerice pxxx ,...,, 21 . Aplicarea analizei discriminant presupune verificarea ipotezelor privind:11 Normalitatea distribuțiilor multivariate - variabilele predictor trebuie să aibă distribuții multivariate normate. Omogenitatea variantelor (homoscedasticitatea) - în interiorul fiecărui grup al variabilei de grupare, varianta fiecărei variabile independente trebuie să fie aceeași. Variabilele independente pot avea variante diferite
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
una dintre variabilele independente este corelată foarte puternic cu altă variabilă independentă sau una dintre variabilele independente este o funcție de alte variabile independente, atunci valoarea toleranței pentru acea variabilă va fi aproape de 0 și matricea nu va avea o soluție discriminant unică. 11 Anița, Alina Măriuca, Analiză statistică multivariată aplicată în studiul sărăciei, Ed. Universității Alexandru Ioan Cuza, 2008 4.4.3. Rezultate obținute cu ajutorul analizei discriminant Selectarea variabilelor discriminatorii Pentru aflarea variabilelor discriminatorii care au contribuții semnificative la diferența dintre
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
pentru acea variabilă va fi aproape de 0 și matricea nu va avea o soluție discriminant unică. 11 Anița, Alina Măriuca, Analiză statistică multivariată aplicată în studiul sărăciei, Ed. Universității Alexandru Ioan Cuza, 2008 4.4.3. Rezultate obținute cu ajutorul analizei discriminant Selectarea variabilelor discriminatorii Pentru aflarea variabilelor discriminatorii care au contribuții semnificative la diferența dintre grupuri, se folosește Ftestul pentru Wilks’s Lambda. Se observă că cele 16 variabile selectate prin ACP diferențiază clusterii între ei pentru un nivel de semnificație
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
diferențiază clusterii între ei pentru un nivel de semnificație 05.0 . Ponderea elevilor care sunt evaluați în limbă națională(%) -.075 -.015 -.176(*) Indicele PISA de dezvoltare economică. socială și culturală -.100 .086 .140(*) Sursa: Rezultate obținute în SPSS prin analiza discriminant Mărimea coeficienților indică puterea de discriminare a variabilei predictor. În cazul primei funcții cea mai mare putere de discriminare o are variabila Scorul obținut de elevi la științe. Valorile negative ale coeficienților din tabelul nr. 14 reflectă caracteristici de performanță
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
variabila Scorul obținut de elevi la științe. Valorile negative ale coeficienților din tabelul nr. 14 reflectă caracteristici de performanță ale tărilor opuse în raport cu cele pentru care se obțin coeficienți pozitivi. În studiul performanței elevilor la nivelul eșantionului PISA 2006, funcția discriminant clasifica 100% din totalul cazurilor (tabelul nr. 15). Concluzii Ultimii ani au fost marcați de apariția a numeroase concepte în ceea ce privește definirea, clasificarea si evidențierea modalităților de amplificare a performanței, astfel că studierea elementelor conceptuale și metodologia evaluării performanței elevilor a
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
componentelor principale pentru extragerea variabilelor relevante în descrierea performanței elevilor iar prin analiza cluster se identifică grupele omogene din punct de vedere al specificului și intensității performanței elevilor. În ceea ce privește validarea soluției cluster obținute, aceasta se realizează cu ajutorul analizei discriminant. Analiza s-a realizeazat la nivelul eșantionului PISA 2006. Datele au fost înregistrate la nivel de țară, în analiză considerându-se țările membre ale Organizației pentru Cooperare Economică și Dezvoltare (OECD) precum și alte țări partenere. Țările membre OECD sunt: Australia
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Norvegia. Clusterul (4) cuprinde țările: Belgia, Franța, Liechtenstein, Australia, Noua Zeelandă, Regatul Unit, Finlanda, Olanda, Slovenia, Germania, Hong Kong-China, Taipei-ul Chinezesc, Austria, Eleveția, Canada, Statele Unite, Luxemburg, și care sunt cele mai dezvoltate din punctul de vedere al performanței elevilor Metoda analiza discriminant se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt apriori împărțiți în grupuri. Obiectivele analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru utilizarea analizei discriminant, se
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Eleveția, Canada, Statele Unite, Luxemburg, și care sunt cele mai dezvoltate din punctul de vedere al performanței elevilor Metoda analiza discriminant se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt apriori împărțiți în grupuri. Obiectivele analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru utilizarea analizei discriminant, se încearcă determinarea unei combinații a variabilelor care să separe clusterii obținuți. Variabilele discriminatorii sunt reprezentate de cele 16 variabile independente selectate
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
analiza discriminant se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt apriori împărțiți în grupuri. Obiectivele analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru utilizarea analizei discriminant, se încearcă determinarea unei combinații a variabilelor care să separe clusterii obținuți. Variabilele discriminatorii sunt reprezentate de cele 16 variabile independente selectate prin metoda analiza componentelor principale. Variabila de grupare este clusterul de apartenență obținut prin analiza cluster. Pentru aflarea
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
cluster. Pentru aflarea variabilelor discriminatorii care au contribuții semnificative la diferența dintre grupuri, s-a folosit Ftestul pentru Wilks’s Lambda. S-a observat că cele 16 variabile diferențiază clusterii între ei pentru un nivel de semnificație 05.0 .Analiza discriminant s-a realizat pentru 4 grupuri, astfel au rezultat trei funcții discriminat și trei valori proprii. Valorile proprii cele mai mari 11.734 și 4.156 care corespund vectorilor proprii 1 și 2 determină diferențierea maximă între mediile grupurilor. Primele
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
din dispersia totală. (vezi tabelul nr.12) Valorile apropiade de 1 ale coeficientului de corelație canonică pentru primele două funcții discriminant și anume 0.960 respectiv 0.898 din tabelul nr.12 Valorile proprii indică o corelație puternică între scorurile discriminant și grupuri. Testul funcției discriminant din tabelul Testul funcțiilor discriminant Wilks' Lambda verifică dacă mediile funcțiilor sunt egale pentru grupuri. Statistica Wilks' Lambda ia valori apropiate de zero, adică 0.004 și 0.051 pentru primele două funcții, ceea ce a
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
nr.12) Valorile apropiade de 1 ale coeficientului de corelație canonică pentru primele două funcții discriminant și anume 0.960 respectiv 0.898 din tabelul nr.12 Valorile proprii indică o corelație puternică între scorurile discriminant și grupuri. Testul funcției discriminant din tabelul Testul funcțiilor discriminant Wilks' Lambda verifică dacă mediile funcțiilor sunt egale pentru grupuri. Statistica Wilks' Lambda ia valori apropiate de zero, adică 0.004 și 0.051 pentru primele două funcții, ceea ce a aratat că acestea diferențiază clusterii
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Astfel, se respinge ipoteza de egalitate a mediilor grupului pentru cele trei funcții discriminant, afirmație evidentă și din faptul că valorile funcției Sig. sunt mai mici decât 005.0 . Coeficienții matricei de structură indică corelația dintre fiecare variabilă și funcția discriminant. Mărimea coeficienților indică puterea de discriminare a variabilei predictor. În cazul primei funcții cea mai mare putere de discriminare o avut-o variabila Scorul obținut de elevi la științe. Valorile negative ale coeficienților din Tabelul nr. 14 Coeficienți ai matricei
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
la științe. Valorile negative ale coeficienților din Tabelul nr. 14 Coeficienți ai matricei de structură reflectă caracteristici de performanță ale tărilor opuse în raport cu cele pentru care se obțin coeficienți pozitivi. În studiul performanței elevilor la nivelul eșantionului PISA 2006, funcția discriminant clasifica 100% din totalul cazurilor. (tabelul nr.15) În urma clasificării s-au remarcat soluțiile posibile cu 9,6,4 și 2 clusteri, determinate prin analiza cluster, dintre care cea cu 4 clusteri este cea optimă din punctul de vedere al
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
efortul de tracțiune orizontală la starea m; a(i) [m] - deschiderea "i"; h(i) [m] - denivelarea deschiderii "i"; phi(i) [°] - unghiul de pantă al deschiderii "i"; coș(phi)(i) = a(i)/[a(i)^2 + h(i)^2]^0,5. Dacă discriminantul ecuației are valoare negativă conductorul se rupe sub greutatea proprie, caz în care trebuie micșorata lungimea deschiderii sau trebuie ales un conductor mai rezistent. Dacă discriminatul este pozitiv, soluția pozitivă cea mai mare este aleasă ca valoare a tracțiunii orizontale
NORMATIV FEROVIAR din 23 noiembrie 2006 "Infrastructură feroviară. Instalaţii fixe. Tracţiune electrică. Conductor de protecţie principal. Partea 1: Calcul mecanic". In: EUR-Lex () [Corola-website/Law/183444_a_184773]
-
regulă nu se pot obține valori NEN sau REN pe baza rezultatelor testelor efectuate în conformitate cu cerințele Directivei 67/548/CEE. Pentru toxicitate acută se deduce valoarea LD 50 sau LC50 sau, când s-a utilizat procedura cu dozare determinată, doza discriminantă. Pentru restul efectelor, este suficient să se determine dacă substanța are capacitatea inerentă de a cauza astfel de efecte. 2.3. Pentru efectele mutagene și cancerigene, este suficient să se determine dacă substanța are capacitatea inerentă de a cauza astfel
jrc2203as1993 by Guvernul României () [Corola-website/Law/87356_a_88143]
-
iritație nu se poate determina o valoare Nzeao sau un Nmeao pe baza rezultatelor testelor efectuate în conformitate cu cerințele Directivei 67/548/CEE. Pentru toxicitatea acută se determină valorile DL50 sau CL50 sau, dacă se utilizează procedura cu doză fixă, doza discriminantă. Pentru celelalte efecte este suficient să se determine dacă substanța are capacitatea inerentă de a provoca astfel de efecte sau nu. 2.3. Pentru mutageneză și cancerogeneză, este suficient să se determine dacă substanța are capacitatea inerentă de a provoca
jrc2565as1994 by Guvernul României () [Corola-website/Law/87719_a_88506]
-
sau iritare, nu este în mod obișnuit posibilă determinarea unei NOAEL sau a unei LOAEL pe baza testelor efectuate conform dispozițiilor prezentei directive. Pentru toxicitatea acută, se determină valorile DL50 (doză letală medie) sau CL50 (concentrație letală medie) sau doza discriminantă, dacă se utilizează metoda dozei predeterminate. Pentru alte efecte, este suficient să se determine dacă substanța activă sau substanța problematică posedă o capacitate intrinsecă de a provoca astfel de efecte în timpul utilizării produsului. 28. Pentru mutageneză și cancerogeneză, este suficient
jrc3650as1998 by Guvernul României () [Corola-website/Law/88809_a_89596]