Local Dependency
로컬 종속성

Local Dependency(로컬 종속성)란 무엇입니까?

Local Dependency 로컬 종속성 - However, there was strong evidence of local dependency, disordered thresholds between response-options, and age-related DIF for item 5. ^[1] This paper studies a heterogeneous coefficient spatial factor model that separately addresses both common factor risks (strong cross-sectional dependence) and local dependency (weak cross-sectional dependence) in the equity returns. ^[2] Results The GAS-10 displayed good internal construct validity, with unidimensional structure and no local dependency, good accuracy, and no signs of Differential Item Functioning (DIF) or measurement bias due to gender, but negligible due to the age. ^[3] Results Initially, there were no misfitting items but the local dependency between various items affected Rasch model fit. ^[4] Results The initial Rasch analysis found numerous psychometric problems including multidimensionality, disordered thresholds, local dependency, and misfitting items. ^[5] Utilizing the local dependency of phonemes, we adopt a simplified neural network structure and a straightforward integration with the external word-level language model to preserve the consistency of seq-to-seq modeling. ^[6] All subscales were unidimensional and no local dependency was detected. ^[7] Four items underfit the Rasch model and showed (two by two) local dependency. ^[8] When does this property emerge in development? We identify a nonlocal dependency that 18-mo-old infants, but not younger infants, represent syntactically. ^[9] While the convolutional layer captures the local dependency, the attention layer learns patterns from weights of near-term traffic flow. ^[10] They were correlated to structural gradients under reaction conditions to elucidate the local dependency of catalyst structure on reaction‐induced changes of the gas phase. ^[11] Rasch model (using Andrich Rating Scale Model) was applied to investigate the category probability curves and Andrich thresholds, infit and outfit mean square, local dependency using Yen’s Q3 statistic, Differential item functioning (DIF) for gender and presbyopia, person and item reliability, unidimensionality, targeting and ordinal to interval conversion table. ^[12] We developed a Rasch model of the questionnaire to evaluate item fit statistics, item category thresholds, person separation index (PSI), local dependency, differential item functioning (DIF), unidimensionality and targeting and item locations. ^[13] This study also provides some interesting findings: (1) the offshore CNH market is informationally integrated with the onshore CNY market from two aspects of closing price change over two consecutive single days and BAS used as a proxy for market liquidity; (2) Local dependency between the two markets changes with economic conditions changing, which would facilitate both investor and policy maker decision making. ^[14] To overcome the global dependency issue, which causes problems near discontinuities in compact schemes, the technic of the decoupling system is used to switch into a local dependency in non-smooth regions. ^[15] A simple model with almost no local dependency between items is proposed for infants with few problems, whereas a more complicated model characterizes infants with more problems. ^[16] 2 km are intercompared and compared to SMB observations using three different data refinement methods: nearest neighbour, bilinear interpolation, and a statistical downscaling method utilising the local dependency of fields on elevation. ^[17] Neither did the t test for unidimensionality meet the criterion of 5%, and local dependency was present. ^[18] Rasch model estimate parameters were affected by local dependency and item misfit. ^[19] CFA confirmed unidimensionality of the scale and produced appropriate goodness of fit indices after accounting for local dependency by collapsing several items to testlets. ^[20] Results The analyses showed that the psychometric properties of the suggested COPSOQ scale for Workplace Social Capital were satisfactory after accommodation for local dependency. ^[21] Additionally, local dependency and differential item function were addressed by “bundling,” suggesting that no further item reduction would be possible. ^[22] We evaluated the assumptions of the underlying Item Response Theory (IRT) model (unidimensionality and local dependency with Confirmatory Factor Analyses (CFA), and monotonicity with scalability coefficients). ^[23] In this method, local dependency and global dependency of events in recorded logs are coupled as a mixed dependency to conduct fine-grained filtering of noise events based on statistical analysis. ^[24]
그러나 항목 5에 대한 지역 의존성, 응답 옵션 사이의 무질서한 임계값 및 연령 관련 DIF에 대한 강력한 증거가 있었습니다. ^[1] 이 논문은 주식 수익률의 공통 요소 위험(강한 횡단면 종속성)과 국부 종속성(약한 횡단면 종속성)을 별도로 처리하는 이종 계수 공간 요소 모델을 연구합니다. ^[2] 결과 GAS-10은 1차원 구조와 국부적 종속성이 없는 우수한 내부 구성 타당도, 우수한 정확도, 그리고 성별로 인한 DIF(Differential Item Functioning) 또는 측정 편향의 징후가 없었지만 연령으로 인해 무시할 수 있는 수준이었습니다. ^[3] 결과 처음에는 부적합 항목이 없었지만 다양한 항목 간의 로컬 종속성이 Rasch 모델 적합에 영향을 미쳤습니다. ^[4] 결과 초기 Rasch 분석은 다차원성, 무질서한 임계값, 국소 의존성 및 부적합 항목을 포함한 수많은 심리 측정 문제를 발견했습니다. ^[5] 음소의 로컬 종속성을 활용하여 seq-to-seq 모델링의 일관성을 유지하기 위해 단순화된 신경망 구조와 외부 단어 수준 언어 모델과의 직접적인 통합을 채택합니다. ^[6] 모든 하위 척도는 1차원이었고 국소 종속성은 감지되지 않았습니다. ^[7] 4개의 항목이 Rasch 모델에 적합하지 않으며 (2x2) 로컬 종속성을 보여줍니다. ^[8] 이 속성은 개발 단계에서 언제 나타납니까? 우리는 18개월 된 유아가 구문적으로 나타내는 비국소 종속성을 식별하지만 더 어린 유아는 표시하지 않습니다. ^[9] 컨볼루션 레이어가 로컬 종속성을 캡처하는 동안 어텐션 레이어는 단기 트래픽 흐름의 가중치에서 패턴을 학습합니다. ^[10] 그들은 기체 상의 반응 유도 변화에 대한 촉매 구조의 국부적 의존성을 설명하기 위해 반응 조건에서 구조적 구배와 상관 관계가 있었습니다. ^[11] Rasch 모델(Andrich Rating Scale Model 사용)을 적용하여 범주 확률 곡선 및 Andrich 임계값, 복장 및 복장 평균 제곱, Yen's Q3 통계를 사용한 지역 종속성, 성별 및 노안에 대한 차등 항목 기능(DIF), 사람 및 항목 신뢰도, 일차원성, 타겟팅 및 간격 변환 테이블에 순서를 지정합니다. ^[12] 항목 적합 통계, 항목 범주 임계값, 개인 분리 지수(PSI), 지역 종속성, 차등 항목 기능(DIF), 일차원성 및 대상 지정 및 항목 위치를 평가하기 위해 설문지의 Rasch 모델을 개발했습니다. ^[13] 이 연구는 또한 몇 가지 흥미로운 결과를 제공합니다. (1) 역외 CNH 시장은 이틀 연속 종가 변동의 두 가지 측면에서 역내 CNY 시장과 정보적으로 통합되고 BAS는 시장 유동성의 대용물로 사용됩니다. (2) 두 시장 사이의 지역 의존성은 경제 상황의 변화에 ​​따라 변하며, 이는 투자자와 정책 입안자 모두의 의사 결정을 용이하게 합니다. ^[14] 컴팩트 방식에서 불연속성에 가까운 문제를 일으키는 전역 종속성 문제를 극복하기 위해 디커플링 시스템의 기술을 사용하여 평활하지 않은 영역에서 로컬 종속성으로 전환합니다. ^[15] 문제가 거의 없는 영아에 대해서는 항목 간의 국소 의존성이 거의 없는 단순한 모델을 제안하는 반면, 보다 복잡한 모델은 문제가 더 많은 영아를 특성화합니다. ^[16] 2km는 가장 가까운 이웃, 쌍선형 보간 및 고도에 대한 필드의 로컬 종속성을 활용하는 통계적 축소 방법의 세 가지 다른 데이터 정제 방법을 사용하여 SMB 관찰과 상호 비교 및 ​​비교됩니다. ^[17] 일차원성에 대한 t 검정도 5%의 기준을 충족하지 못했고 국소 의존성이 존재했습니다. ^[18] Rasch 모델 추정 매개변수는 지역 종속성과 항목 부적합의 영향을 받았습니다. ^[19] CFA는 척도의 1차원성을 확인하고 여러 항목을 testlet으로 축소하여 지역 종속성을 고려한 후 적절한 적합도 지수를 생성했습니다. ^[20] 결과 분석은 직장 사회적 자본에 대해 제안된 COPSOQ 척도의 심리 측정 속성이 지역 의존성을 수용한 후 만족스러운 것으로 나타났습니다. ^[21] 또한 지역 종속성 및 차등 항목 기능은 "번들링"으로 해결되어 더 이상의 항목 축소가 불가능함을 시사합니다. ^[22] 기본 항목 응답 이론(IRT) 모델의 가정(확증적 요인 분석(CFA)의 단일 차원 및 로컬 종속성, 확장성 계수의 단조)을 평가했습니다. ^[23] 이 방법에서는 기록된 로그에 있는 이벤트의 로컬 종속성과 전역 종속성을 혼합 종속성으로 결합하여 통계 분석을 기반으로 노이즈 이벤트의 세분화된 필터링을 수행합니다. ^[24]

differential item functioning

Statistical tests for local dependency, unidimensionality, differential item functioning, and correct targeting of the scale were performed. ^[1] Three subscales of the PCQ-S were evaluated against common thresholds for overall fit to the Rasch model; ordering of category thresholds; unidimensionality; local dependency; targeting; and Differential Item Functioning. ^[2] MAIN OUTCOME MEASURES Psychometric analysis included model fit, unidimensionality, reliability, local dependency, differential item functioning and external construct validity. ^[3] Rasch Measurement Theory informed threshold ordering of scoring categories, tests of fit, differential item functioning, targeting, response dependency, local dependency, and reliability (person separation index [PSI]). ^[4] We assessed unidimensionality, scalability, fit to the partial credit Rasch model, category threshold ordering, local dependency, differential item functioning, and test-retest reliability. ^[5] The analysis plan followed recommendations used in a similar study supported by the software package’s instructions in order to obtain category thresholds, item and person fit statistics, measures of reliability and evaluate the data for construct validity, differential item functioning, local dependency and unidimensionality of the items. ^[6] Statistical tests for local dependency, unidimensionality, differential item functioning, and correct targeting of the scale were performed. ^[7] Results: Local dependency and multidimensionality in FIS and the 21-item Modified scale were resolved with a testlet solution but the D-FIS showed local dependency and multidimensionality and differential item functioning (DIF) still remained. ^[8] Data were analyzed using the Rasch partial credit model with the Winsteps program to investigate the response scale analysis, tests of fit to the model, unidimensionality, local dependency, item and person separation reliability, separation index, and differential item functioning. ^[9]
국부적 의존성, 1차원성, 차등 항목 기능 및 척도의 올바른 표적화에 대한 통계적 테스트가 수행되었습니다. ^[1] PCQ-S의 세 가지 하위 척도는 Rasch 모델에 대한 전반적인 적합도에 대한 공통 임계값에 대해 평가되었습니다. 범주 임계값의 순서 일차원성; 지역 의존성; 타겟팅; 및 차등 항목 기능. ^[2] nan ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7] nan ^[8] nan ^[9]

reliability person separation

Local dependency between items was resolved through the creation of super-items, which increased model fit, reliability (person separation index = 0. ^[1] The Teate Depression Inventory (TDI-E) (E for elderly) presented good internal construct validity, with unidimensional structure, local dependency, good reliability (person separation index and Cronbach’s alpha), and no signs of differential item functioning or measurement bias due to gender and age (65 vs. ^[2]
항목 간의 로컬 종속성은 슈퍼 항목 생성을 통해 해결되어 모델 적합성, 신뢰성(사람 분리 지수 = 0. ^[1] Teate Depression Inventory(TDI-E)(노인의 경우 E)는 1차원 구조, 국소 의존성, 우수한 신뢰성(사람 분리 지수 및 Cronbach's 알파)과 함께 우수한 내부 구성 타당도를 나타냈으며, 성별과 나이(65세 vs. ^[2]

Capture Local Dependency

Convolutional neural network (CNN) as one of the best deep learning methods has recently attracted much attention to the problem of activity recognition, where 1D kernels capture local dependency over time in a series of observations measured at inertial sensors (3-axis accelerometers and gyroscopes) while in 2D kernels apart from time dependency, dependency between signals from different axes of same sensor and also over different sensors will be considered. ^[1] Unlike other machine learning methods which use hand crafted features, CNN can learn features automatically from the data as well as capture local dependency. ^[2]
최고의 딥 러닝 방법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)은 최근 활동 인식 문제에 많은 주목을 받았습니다. 여기서 1D 커널은 관성 센서(3축 가속도계 및 자이로스코프)에서 측정된 일련의 관찰에서 시간 경과에 따른 로컬 종속성을 캡처합니다. ) 2D 커널에서는 시간 종속성과 별개로 동일한 센서의 다른 축에서 오는 신호와 다른 센서에 대한 신호 간의 종속성이 고려됩니다. ^[1] nan ^[2]

local dependency model

We thus let SMT implicitly and indirectly utilize global context with a local dependency model. ^[1] Four types of models are discussed: response time models (RT as the sole dependent variable), joint models (RT together with other variables as dependent variable), local dependency models (with remaining dependencies between RT and accuracy), and response time as covariate models (RT as independent variable). ^[2]
따라서 SMT가 로컬 종속성 모델과 함께 전역 컨텍스트를 암시적 및 간접적으로 활용하도록 합니다. ^[1] 네 가지 유형의 모델이 논의됩니다: 응답 시간 모델(단 하나의 종속 변수인 RT), 조인트 모델(RT와 다른 변수를 종속 변수로 사용), 로컬 종속성 모델(RT와 정확도 간의 나머지 종속성 포함) 및 공변량으로서의 응답 시간 모델(RT를 독립변수로). ^[2]

local dependency measure

First, we analyze the performance of the metrics when faced with different levels of translation quality, proposing a local dependency measure as an alternative to the standard, global correlation coefficient. ^[1] First, we analyze the performance of the metrics when faced with different levels of translation quality, proposing a local dependency measure as an alternative to the standard, global correlation coefficient. ^[2]
먼저, 우리는 다른 수준의 번역 품질에 직면했을 때 메트릭의 성능을 분석하여 표준 글로벌 상관 계수에 대한 대안으로 로컬 종속성 측정을 제안합니다. ^[1] 먼저, 우리는 다른 수준의 번역 품질에 직면했을 때 메트릭의 성능을 분석하여 표준 글로벌 상관 계수에 대한 대안으로 로컬 종속성 측정을 제안합니다. ^[2]

local dependency information

However, current GCN models are usually limited to very shallow layers due to the vanishing gradient problem, which can not capture non-local dependency information of sentences. ^[1] The graph is constructed using various inter- and intra-sentence dependencies to capture local and non-local dependency information. ^[2]
그러나 현재 GCN 모델은 일반적으로 문장의 비-로컬 종속성 정보를 포착할 수 없는 소실 그라디언트 문제로 인해 매우 얕은 계층으로 제한됩니다. ^[1] 그래프는 로컬 및 비-로컬 종속성 정보를 캡처하기 위해 다양한 문장 간 및 문장 내 종속성을 사용하여 구성됩니다. ^[2]