결과 데이터를 통해 과정을 반복하지 않을 확률에 대한 올바른 추정을 수행하고 다양한 인지 영역의 인지 성숙도 점수를 기반으로 두 가지 도구 과목(언어 및 수학)을 극복할 수 있는 로지스틱 회귀 모델을 만들 수 있었습니다. 평가된 스킬입니다. 표 3은 과정을 반복하지 않을 확률과 관련하여 중요한 설명 변수를 도입할 때 모델이 따르는 단계를 보여줍니다. BADYG-E2r을 이용한 초등학교 3학년 평가에서 제안된 모델은 언어추론에서 88.8%, 수치추론에서 90.2%, 공간추론에서 88.0%, 언어삼단논법에서 88.4%, 전체 표본의 경우 수삼단논법 87.8%, 공간 삼단논법 87.4%, 차이분별력 88.0%, 논리추론 90.8%, 일반지능 91.2%, 지능지수(IQ) 90.6%를 나타냈습니다. 표 3 BADYG-E2의 인지 적성 각각에 대한 재수강 가능성에 대한 예측 확률에 대한 로지스틱 회귀 분석 풀 사이즈 테이블 Nagelkerke의 R 2 (Cox-Snell R 2 의 조정된 버전 , 전체 범위 0에서 1을 포괄하도록 통계 규모 조정)는 조정 값 추정에서 공간 삼단논법의 경우 .14, 논리 추론 및 일반 지능의 경우 .52 사이에서 진동했습니다. 언어 추론을 위해 만들어진 모델은 분산의 38%를 설명하고, 수치 추론은 분산의 44%를 설명하고, 공간 추론은 분산의 24%를 설명하고, 언어 삼단논법은 분산의 32%를 설명하고, 수치 삼단논법은 분산의 22%를 설명합니다. 삼단논법은 차이의 14%를 설명하고, 주의는 분산의 16%를 설명하고, 논리추론은 분산의 52%를 설명하고, 일반지능은 분산의 52%를 설명하고, 마지막으로 지능지수는 분산의 51%를 설명합니다. 구글 상위노출 구글상단노출 구글백링크 빠른스포츠중계 롤솔랭토토 롤토토 무료스포츠중계 스포츠중계 수원 쩜오 강남달토 성인용품 성인용품 카지노솔루션 분양 백링크 구글백링크 먹튀검증 안전한놀이터 먹튀사이트신고