Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Xã Hội
Lịch sử - Văn hoá
Missing Data in Value-Added Modeling of Teacher Effects
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Missing Data in Value-Added Modeling of Teacher Effects
Hương Tiên
81
1
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The current study extends recent value-added modeling approaches for longitudinal student achievement data Lockwood et al. [J. Educ. Behav. Statist. 32 (2007) 125–150] to allow data to be missing not at random via random effects selection and pattern mixture models, and applies those methods to data from a large urban school district to estimate effects of elementary school mathematics teachers. | RAND EDUCATION CHILDREN AND FAMILIES EDUCATION AND THE ARTS ENERGY AND ENVIRONMENT HEALTH AND HEALTH CARE INFRASTRUCTURE AND TRANSPORTATION INTERNATIONAL AFFAIRS LAW AND BUSINESS NATIONAL SECURITY POPULATION AND AGING PUBLIC SAFETY SCIENCE AND TECHNOLOGY TERRORISM AND HOMELAND SECURITY The RAND Corporation is a nonprofit institution that helps improve policy and decisionmaking through research and analysis. This electronic document was made available from www.rand.org as a public service of the RAND Corporation. Skip all front matter Jump to Page 1 6 Support RAND Browse Reports Bookstore Make a charitable contribution For More Information Visit RAND at www.rand.org Explore RAND Education View document details Reprints This product is part of the RAND Corporation reprint series. RAND reprints present previously published journal articles book chapters and reports with the permission of the publisher. RAND reprints have been formally reviewed in accordance with the publisher s editorial policy and are compliant with RAND s rigorous quality assurance standards for quality and objectivity. The Annals of Applied Statistics 2011 Vol. 5 No. 2A 773-797 DOI 10.1214 10-AOAS405 Institute ofMathematical Statistics 2011 MISSING DATA IN VALUE-ADDED MODELING OF TEACHER EFFECTS 1 By Daniel F. McCaffrey and J. R. LOCKWOOD The RAND Corporation The increasing availability of longitudinal student achievement data has heightened interest among researchers educators and policy makers in using these data to evaluate educational inputs as well as for school and possibly teacher accountability. Researchers have developed elaborate value-added models of these longitudinal data to estimate the effects of educational inputs e.g. teachers or schools on student achievement while using prior achievement to adjust for nonrandom assignment of students to schools and classes. A challenge to such modeling efforts is the extensive numbers of students with incomplete records and the tendency for those
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Imputation Methods to Deal with Missing Values when Data Mining Trauma Injury Data
The effects of missing data characteristics on the choice of imputation techniques
Estimation of missing values using optimised hybrid fuzzy C - means and majority vote for microarray data
Handling Missing Values: Application to University Data Set
Application of machine learning to fill in the missing monitoring data of air quality
Application of machine learning to fill in the missing monitoring data of air quality
Handling missing rows in multi-omics data integration: Multiple imputation in multiple factor analysis framework
Enabling network inference methods to handle missing data and outliers
Impact of missing data imputation methods on gene expression clustering and classification
The performance of coalescent-based species tree estimation methods under models of missing data
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.