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Generalized Linear Latent and Mixed Model: method, bayesian estimation, advantages, and applications to educational data.

Por: Rivera Espejo, José Manuel, 1986-.
Lovaina 2021Descripción: 178 páginas ilustraciones.Tipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: recurso en líneaTema(s): PROCESAMIENTO DE DATOS | EDUCACIÓN | ESTADÍSTICAS EDUCATIVASRecursos en línea: Resumen y enfoque | Texto completo Nota de disertación: Tesis (Maestría) -- Katholieke Universiteit Leuven. Program: Statistics, 2021. Resumen: Esta investigación describe e implementa el modelo bayesiano para datos dicotómicos conocido como Generalized Linear Latent and Mixed Model (GLLAMM). También implementa el modelo en datos provenientes de una de las evaluaciones estandarizadas, aplicadas a profesores del Perú en el año 2015. El presente trabajo aporta a mejorar los modelos de recolección y procesamiento de datos en el ámbito educativo a efectos que las entidades del Estado conozcan mejor a los grupos más vulnerables y puedan elaborar políticas y acciones para mejorar la situación en la que se encuentran.
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Tesis Tesis Colección Reto Excelencia
TRE 106 (Browse shelf) Available

Beneficiario del Programa Reto Excelencia.

Tesis (Maestría) -- Katholieke Universiteit Leuven. Program: Statistics, 2021.

Incluye referencias bibliográficas (páginas 157-163).

Esta investigación describe e implementa el modelo bayesiano para datos dicotómicos conocido como Generalized Linear Latent and Mixed Model (GLLAMM). También implementa el modelo en datos provenientes de una de las evaluaciones estandarizadas, aplicadas a profesores del Perú en el año 2015. El presente trabajo aporta a mejorar los modelos de recolección y procesamiento de datos en el ámbito educativo a efectos que las entidades del Estado conozcan mejor a los grupos más vulnerables y puedan elaborar políticas y acciones para mejorar la situación en la que se encuentran.

Texto en inglés, resumen y enfoque de la investigación en español.

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