Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:1507.00565v1

帮助 | 高级搜索

统计学 > 应用

arXiv:1507.00565v1 (stat)
[提交于 2015年7月2日 ]

标题: 巴西公立学校数学奥林匹克学校表现的分层动态Beta回归模型

标题: A Hierarchical Dynamic Beta Regression Model of School Performance in the Brazilian Mathematical Olympiads for Public Schools

Authors:Alexandra M. Schmidt, Caroline P. de Moraes, Helio S. Migon
摘要: 巴西中学奥林匹克竞赛(OBMEP)自2005年起每年举办一次。在2013年的赛事中,有超过47,000所学校注册,涉及近1920万名学生。巴西公共教育系统分为三个行政层级:联邦、州级和市级。参加OBMEP的学生来自三个教育水平,其中两个为小学阶段,一个为中学阶段。我们旨在研究从2006年至2013年参与OBMEP的巴西公立学校的表现。我们提出了一种标准化各学年及教育水平学校平均分数的方法,该方法通过分层动态贝塔回归模型建模。贝塔分布的均值和精度都作为随时间平滑变化的协变量函数进行建模。结果显示,无论教育水平如何,联邦学校的表现优于市级或州级学校。学校的表现随着所在市的人类发展指数(HDI)的增加而提高。此外,联邦学校与州级或市级学校之间的平均表现差异随着HDI的增加而扩大。男孩比例较高的学校在OBMEP的第二和第三教育水平中的平均表现较好。
摘要: The Brazilian Mathematical Olympiads for Public Schools (OBMEP) is held every year since 2005. In the 2013 edition there were over 47,000 schools registered involving nearly 19.2 million students. The Brazilian public educational system is structured into three administrative levels: federal, state and municipal. Students participating in the OBMEP come from three educational levels, two in primary and one in secondary school. We aim at studying the performance of Brazilian public schools which have been taking part of the OBMEP from 2006 until 2013. We propose a standardization of the mean scores of schools per year and educational level which is modeled through a hierarchical dynamic beta regression model. Both the mean and precision of the beta distribution are modeled as a function of covariates whose effects evolve smoothly with time. Results show that, regardless of the educational level, federal schools have better performance than municipal or state schools. The mean performance of schools increases with the human development index (HDI) of the municipality the school is located in. Moreover, the difference in mean performance between federal and state or municipal schools tends to increase with the HDI. Schools with higher proportion of boys tend to have better mean performance in the second and third educational levels of OBMEP.
主题: 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:1507.00565 [stat.AP]
  (或者 arXiv:1507.00565v1 [stat.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1507.00565
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Alexandra Schmidt [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2015 年 7 月 2 日 13:10:09 UTC (431 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
stat.AP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2015-07
切换浏览方式为:
stat

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号