Словесный алгоритм: Виды алгоритмов и способы их описания.

4. Применение полученных знаний

Теперь мы перейдем к практической работе на компьютере.

Демонстрируется слайд, на котором изображена тучка темно синего цвета, белый полумесяц и четыре желтые снежинки-звездочки.

Анализируются объекты и действия над ними, разбирается блок-схема построения данного алгоритма.

Учитель: Ребята! На рабочем столе найдите файл, который называется Практическое задание. Вы должны:

• составить блок схему алгоритма выполнения рисунка используя предложенный конструктор.
• определите, какой тип алгоритма у вас получился.
• результат работы нужно распечатать и сдать преподавателю для проверки.

После того как работы распечатаны, демонстрируется слайд с верно составленным алгоритмом. Ученикам предлагается саммит выставит себе оценки в зависимости от правильности выполнения задания.

Подведение итогов урока. Домашнее задание

Учитель задает вопросы, подводящие учеников к формулировке выводов о цели урока и выполнении ими задач урока. Ученики отвечают на вопросы. Они должны самостоятельно прийти к выводу о соответствии целей и результатов урока.

Учитель: Итак, мы познакомились с новой алгоритмической структурой – циклическим алгоритмом, выяснили, что цикл может быть с условием и с параметром, поработали в программе Word.

Домашнее задание. Демонстрируется слайд с домашним заданием: придумать циклический алгоритм по мотивам русских народных сказок и составить его блок-схему.

Учитель: Мы с вами хорошо поработали, выполнили все задания. Особенно хотелось бы отметить …(называет фамилии). Урок окончен.

Эффективность тарифного метода: проверка простого аддитивного алгоритма анализа вербальных вскрытий | Показатели здоровья населения

Тарифы

В таблице 1 показаны выбранные тарифы, которые демонстрируют патологическую достоверность, а также то, как определенные признаки / симптомы позволяют точно предсказать определенные причины по сравнению с другими причинами. Например, при прогнозировании диабета с кожной инфекцией признак «язвы с выделением гноя» имеет частоту положительного ответа, которая на 25 межквартильных диапазонов выше средней частоты этого признака по всем причинам. Это приведет к тому, что любая смерть, сообщающая об этом признаке, будет иметь высокий рейтинг в рейтинге предсказания причины. Слово «рак», записанное в медицинской карте, имеет относительно высокий тариф как для рака пищевода, так и для рака шейки матки, что свидетельствует о его прогностической ценности, несмотря на то, что оно менее специфично, чем другие элементы. Интересно отметить, что примерно в 50% случаев смерти от гипертонического расстройства у матерей наблюдались судороги, а в 50% случаев смерти от диабета с кожной инфекцией сообщалось о выделении гноя из язвы, однако тарифы на эти две комбинации «признак-причина» существенно различаются.Это отражает то, как расчет тарифов может уловить силу и уникальность признака / симптома при прогнозировании причины. Эти два примера имеют равную силу с точки зрения степени подтверждения признака / причины симптома, но признак «язва с выделением гноя» более уникален для диабета с кожной инфекцией, чем судороги для гипертонических расстройств.

Дополнительные файлы 1, 2 и 3 показывают тарифы (полученные из полного набора данных) для 40 наиболее популярных товаров на основе абсолютного значения тарифа для каждой причины для модулей для взрослых, детей и новорожденных, соответственно.

Подтверждение назначения причин тарифа

Индивидуальное определение смерти

В таблице 2 сравнивается общая медианная скорректированная по вероятности согласованность по 500 разделам данных поездных тестов для тарифов и PCVA для взрослых, детей и новорожденных. Среди взрослых тариф превосходит PCVA, когда не учитывается медицинский опыт, и незначительно отличается от PCVA, когда включается информация о медицинском опыте. PCVA превосходит Тариф по согласованности со скорректированной случайностью для детского модуля как с информацией о медицинском опыте, так и без нее.Тариф достигает 21,6% (без HCE) и 23,9% (с HCE) согласованности с поправкой на случайность в анализе модуля для новорожденных. Результаты для новорожденных между Tariff и PCVA нельзя напрямую сравнивать, потому что PCVA не может предсказать причины смерти для всех 11 причин новорожденных и, следовательно, объединяет пять причин преждевременных родов в одну причину преждевременных родов. На Рисунке 2 представлена ​​подробная информация о том, насколько хорошо Тариф определяет истинную причину как вторую, третью, четвертую — шестую причину в списке. Для всех возрастных групп частичное совпадение с поправкой на случайность неуклонно увеличивается по мере того, как дополнительные причины учитываются в списке.Важно отметить, что частичное совпадение с поправкой на случайность включает поправочный коэффициент для совпадения, обусловленного случайностью. Тариф достигает 66% частичного совпадения с поправкой на случайность, если для взрослых назначены три причины, 62% для детей и 52% для новорожденных.

Частичное согласованное совпадение прогнозов взрослого, ребенка и новорожденного для определения множественных причин смерти для каждой смерти . Можно сделать несколько назначений, посмотрев на самые популярные причины на основе тарифных баллов по каждой причине. Для данной смерти, например, СПИД, туберкулез и пневмония могут быть тремя наиболее вероятными причинами смерти, таким образом повышая вероятность того, что одна из этих причин верна. Расчет согласования с частичной случайной коррекцией включает поправочный член для компенсации изначально более высокой вероятности выполнения правильного назначения, когда назначено несколько причин.

Дополнительный файл 4 содержит согласования для Тарифа, скорректированные случайным образом.Для взрослых, если исключить семейные воспоминания об опыте оказания медицинской помощи, Тариф дает средние скорректированные по вероятности совпадения более 50% для ряда травм, включая укус ядовитым животным, рак груди, рак шейки матки, утопление, рак пищевода, пожары, убийство, материнство. , другие травмы и дорожное движение. Добавление опыта в области здравоохранения повышает согласованность с поправкой на случайность более чем на 50% для СПИДа, астмы и инсульта. Дополнительный файл 4 также показывает, что у детей, которые не помнят семейного опыта оказания медицинской помощи, медиана согласованности с поправкой на шанс превышает 50% для падений, малярии и кори.С HCE список расширяется и включает СПИД, укус ядовитого животного, утопление, пожары, дорожное движение и насильственную смерть. У новорожденных лучший показатель по тарифу для преждевременных родов и сепсиса / асфиксии при рождении, преждевременных родов с респираторным дистресс-синдромом, врожденных пороков развития и мертворождений. На рисунках 3, 4 и 5 показаны визуальные сравнения каждой конкретной причины согласованности со скорректированной вероятностью с HCE и без HCE для взрослых, детей и новорожденных, соответственно. Эти цифры также подчеркивают важность добавления информации о HCE и демонстрируют, насколько трудно установить индивидуальную причину для определенных причин, когда информация о HCE недоступна.Например, важные причины СПИДа, малярии и туберкулеза у взрослых имеют низкую согласованность, когда информация о HCE не разглашается, хотя производительность значительно улучшается при добавлении информации о HCE. Точно так же согласованность с поправкой на случайность улучшается примерно в четыре раза для СПИДа в дочернем модуле при добавлении HCE. На рисунке 6 показано сравнение для взрослых с HCE соответствия, достигнутого тарифами и PCVA, примененными к одним и тем же наборам тестовых данных. Эти результаты показывают, что PCVA варьируется в большей степени, чем тариф с поправкой на случайность, несмотря на то, что их медиана по 500 разделениям примерно одинакова.

Среднее значение совпадения, скорректированное на случайность (%), по 500 разделенным тестам, по взрослым причинам с HCE и без него.

Среднее соответствие (%), скорректированное на случайность, в 500 разделениях теста, по детской причине с HCE и без него.

Среднее значение совпадения с поправкой на случайность (%) в 500 разделениях теста, по причине новорожденных с HCE и без него.

Разброс сравнения согласованности с поправкой на случайность для 500 разделов оценок модуля PCVA и тарифа для взрослых .Эти результаты включали использование информации HCE.

Оценка CSMF

Чтобы оценить способность Tariff точно определять CSMF, мы предсказали причины смерти для 500 различных наборов тестовых данных с различным составом причин. Таблица 3 показывает, что Tariff дает более точные оценки CSMF, чем PCVA для взрослых и детей, как с информацией об опыте оказания медицинской помощи, так и без нее. Поскольку PCVA не может назначать причины для полного списка из 11 причин новорожденных, невозможно напрямую сравнить точность PCVA и тарифа.

Дополнительный файл 5 показывает наклон, точку пересечения и среднеквадратичную ошибку (RMSE) регрессии оцененного CSMF как функцию истинного CSMF для всех причин в 500 тестовых разделах. Мы выбрали четыре причины для взрослых на основе Дополнительного файла 5, чтобы проиллюстрировать диапазон случаев, когда Тариф дает хорошие или относительно плохие оценки CSMF как функции истинного CSMF.На рисунке 7 показано сравнение оценочного CSMF для утопления с истинным CSMF для утопления у взрослых по 500 тестовым наборам данных. В целом, по широкому спектру истинных CSMF, Tariff хорошо оценивает CSMF по этой причине. Это качество дополнительно подтверждается результатами регрессии. Утопление имеет точку пересечения 1,5%, что означает, что даже если в наборе данных VA нет истинных смертей от утопления, Тариф будет иметь тенденцию прогнозировать CSMF примерно на 1,5%. Однако наклон 0,817 и RMSE 0.006 также указывают на то, что оценки имеют тенденцию довольно точно отслеживать истинные CSMF, и что оцененные CSMF не будут широко варьироваться для данной истинной CSMF. Для рака груди, показанного на Рисунке 8, Tariff может точно определить доли смертности в тестовых группах с небольшим или умеренным числом истинных смертей от рака груди; однако в тестовых группах с высокими долями смертности от рака груди тариф имеет тенденцию занижать эту долю. Результаты регрессии для рака груди показывают, что оценки немного менее шумны, чем для случаев утопления, и что метод начнет систематически недооценивать CSMF сверх истинного CSMF, равного примерно 2.5%. На рисунке 9 показана такая же взаимосвязь для материнского, с немного более высоким порогом, когда метод начинает недооценивать CSMF. В этом случае, однако, хотя в целом сохраняется хорошая взаимосвязь между истинным и предполагаемым CSMF, при низких значениях истинного CSMF тариф имеет тенденцию к завышению доли причины, в то время как при очень высоких CSMF он имеет небольшую тенденцию к занижению. На другом конце спектра Tariff плохо справляется с оценкой доли населения в смертях от рака желудка, показанной на Рисунке 10, и имеет тенденцию недооценивать долю истинной причины, превышающую 2%.RMSE позволяют измерить уровень шума или точность прогнозов каждой причины. В прогнозах для взрослых, включая использование информации о HCE, RMSE варьировалось от 0,005 для материнских причин до 0,019 для других неинфекционных заболеваний.

Истинная и расчетная доли смертности при утоплении, модуль для взрослых с информацией HCE .

Доли истинной и расчетной смертности от рака груди, модуль для взрослых с информацией HCE .

Истинная и расчетная доли смертности от материнских причин, модуль для взрослых с информацией HCE .

Доли истинной и расчетной смертности от рака желудка, модуль для взрослых с информацией HCE .

Мы выполнили аналогичный анализ результатов для детей и новорожденных (результаты полной регрессии также показаны в дополнительном файле 5). На Рисунке 11 показано, как Тарифы имеют тенденцию к завышению прогнозов CSMF по кори в группах населения с меньшей долей кори.Однако по мере того как истинная доля кори увеличивается, Тариф не переоценивает систематически или недооценивает доли смертности в той степени, в какой это наблюдается по другим причинам. Кроме того, оценки CSMF по кори у детей намного шумнее, чем другие примеры для взрослых. Об этом качестве также свидетельствует более высокое значение RMSE 0,019. Для детского сепсиса, напротив, тариф имеет тенденцию недооценивать CSMF, поскольку доля истинной причины увеличивается. Истинные и предполагаемые CSMF при сепсисе показаны на рисунке 12. RMSE для детей выше, чем для взрослых, в диапазоне от 0.013 для дорожно-транспортных происшествий до 0,033 для малярии.

Истинная и расчетная доли смертности от кори, детский модуль с информацией HCE .

Доля истинной смертности в сравнении с расчетной долей смертности при сепсисе, детский модуль с информацией HCE .

Оценка CSMF новорожденных имеет тенденцию отличаться от фракции истинной причины чаще, чем для случаев смерти детей или взрослых. Врожденная аномалия, показанная на рисунке 13, иллюстрирует причину, по которой Tariff может приблизительно определить правильный CSMF независимо от истинного размера CSMF. Однако другие неонатальные причины, такие как преждевременные роды с респираторным дистресс-синдромом, подлежат гораздо более шумным оценкам, как показано на рисунке 14. Эти результаты далее отражаются в соответствующих коэффициентах и ​​перехватах, представленных в дополнительном файле 5, которые позволяют оценить взаимосвязь. между истинным и предполагаемым CSMF. Что касается взрослых и детей, RMSE из этих регрессий показывает, какие причины можно оценить с большей точностью, даже если оценка систематически является высокой или низкой.В результатах новорожденных, включая использование информации о HCE, RMSE варьировался от минимума 0,023 для мертворожденных до 0,051 для преждевременных родов и асфиксии при родах, а также для преждевременных родов, сепсиса и асфиксии при рождении.

Доли истинной и расчетной смертности от врожденных пороков развития, модуль для новорожденных с информацией HCE .

Доля истинной и расчетной смертности от преждевременных родов с респираторным дистресс-синдромом, модуль для новорожденных с информацией HCE .

GRE Scoring Grid: Что, если Сценарии

За последние годы я видел много споров относительно алгоритма оценки GRE и методологии оценки GRE. Заблуждений предостаточно!

Студенты не могут понять, как ETS оценивает тест GRE, и поэтому будущим участникам теста GRE очень сложно разработать стратегию прохождения теста.

Как это возможно, что один ученик может получить 155 за вербальную часть, просто правильно ответив на 3–4 вопроса по второй вербальной части? Чтобы ответить на этот вопрос, я недавно углубился в то, как работает алгоритм оценки GRE.

Все мы знаем, что GRE — это адаптивный тест, и уровень сложности тестов зависит от ваших результатов. Если вы преуспеете в первом разделе, вы получите более сложный второй раздел, и наоборот. Точно так же, чем сложнее раздел, тем больший вес он имеет в вашей общей оценке.

Вы можете узнать больше о весах разделов GRE и механизме адаптируемости в этом посте.

Используя отчеты о фактических результатах тестов 200+ учащихся GRE, я попытался оценить, как вы можете заработать желаемый результат. Таблицы в этом посте основаны на 237 фактических отчетах о результатах GRE, и я использовал эти данные для приблизительной оценки различных сценариев оценки GRE на вашем фактическом экзамене GRE с некоторым диапазоном ошибок +/- 3 .

Я поделился некоторыми образцами отчетов об оценках, которые я использовал для своего анализа здесь.

В этой таблице вы увидите, что общее количество правильных вопросов никоим образом не дает вам представления о вашей реальной оценке. Например, правильно ответив на 20 вопросов из 40 в двух вербальных разделах, вы можете получить оценку от 147 до 155.Все зависит от раздела, в котором вы правильно ответили на большинство вопросов. В результате вы должны правильно ответить на большинство вопросов по разделу 1. Например, если вы наберете 20/20 по разделу 1 и 0/20 по разделу 2, вы получите вербальную оценку 155. Однако, если вы получите 0/20 в разделе 1 и 20/20 в разделе 2, вы получите скудные 147. Следовательно, раздел 1 жизненно важен.

				# Исправить в Разделе 2 (Q)
	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
# Исправить в Раздел 1 (Q)
0	130	130	131	131	132	132	133	133	134	134	135
1	130	130	131	131	133	133	133	133	134	134	135
2	130	130	131	131	133	133	134	134	135	135	135
3	131	131	132	132	133	134	134	134	135	136	137
4	131	131	132	132	133	134	135	135	136	136	137
5	131	131	132	133	134	134	135	135	136	137	138
6	132	132	133	134	135	135	136	136	137	138	139
7	133	133	134	135	136	136	137	137	138	139	140
8	134	134	135	136	136	137	138	138	139	140	141
9	135	135	136	137	137	138	139	139	140	141	142
10	138	139	140	141	141	142	143	144	145	145	146
11	139	140	141	142	142	143	144	145	146	146	147	147
12	140	141	142	143	143	144	145	146	147	148	149
13	141	142	143	144	144	145	146	147	148	149	150
14	142	143	144	145	146	147	148	149	150	151	152
15	146	147	148	149	150	150	151	152	152	153	154	154
16	147	148	149	150	151	151	152	153	153	154	155
17	148	149	150	151	152	152	153	154	154	155	156	156 90
18	149	150	151	152	153	153	154	155	155	156	157	157
19	150	151	152	153	154	154	155	156	156	157	158	158
20	151	152	153	154	155	155	156	157	157	158	159	159

Важные замечания для таблицы количественной оценки: Если вы хотите получить действительно высокий балл, убедитесь, что вы правильно ответили как минимум на 15 вопросов в разделе 1 количественного анализа. Поскольку это уровень, на котором алгоритм будет адаптироваться. От 10 до 14 вопросов по разделу 1, уровень следующего раздела останется прежним. Тем не менее, если в разделе 1 ниже 10 вопросов, тест будет адаптирован к более низкому уровню.

				# Исправить в разделе 2 (Q)
	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
# Исправить в Раздел 1 (Q)
0	136	137	138	139	139	140	141	141	142	143
1	136	137	139	139	139	140	141	141	142	143
2	137	138	139	140	140	141	142	142	143	144
3	138	138	140	140	140	141	142	142	143	145
4	138	139	140	140	141	142	142	143	144	146
5	139	140	141	141	141	142	143	144	145	146
6	139	140	141	142	142	143	144	144	146	147
7	140	141	142	143	143	144	145	145	146	147
8	141	142	143	144	144	145	146	146	147	148
9	142	143	144	145	145	146	147	147	148	149
10	147	148	149	150	151	151	152	153	154	155
11	148	149	150	151	152	152	153	154	155	156
12	150	151	152	152	153	153	154	155	156	157
13	151	152	153	153	154	154	155	156	157	158
14	153	154	154	155	155	156	156	157	158	159
15	154	155	156	157	158	159	160	161	162	163
16	155	156	157	158	159	160	161	162	163	164
17	156	157	158	159	160	161	163	164	165	166
18	157	158	159	160	161	163	164	166	167	168
19	158	159	160	161	162	164	165	167	168	169
20	159	160	161	162	163	164	166	169	170	170

Обратите внимание, что в количественной таблице, насколько сильно ваша оценка будет варьироваться в пределах 14–15 и 9–10 правильных вопросов в разделе 1. Это границы, в которых адаптируется количественный раздел. Вы можете значительно улучшить или уменьшить свои оценки, выставляя оценки по каждому разделу.

				# Исправить в разделе 2 (V)
	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
# Исправить в Раздел 1 (V)
0	130	130	130	131	132	133	134	135	136	137	138
1	130	131	132	133	134	135	136	137	138	139	140
2	131	132	133	134	135	136	137	138	139	140	141
3	132	133	134	135	136	137	138	139	140	141	142
4	133	134	135	136	137	138	139	140	141	142	143
5	134	135	136	137	138	139	140	141	142	143	144
6	134	135	136	137	138	139	140	141	142	143	144
7	135	136	137	138	139	140	141	142	143	144	144
8	140	141	142	143	144	145	146	147	148	149	150	150
9	141	142	143	144	145	146	147	148	149	150	151	151
10	142	143	144	145	146	147	148	149	150	151	152
11	143	144	145	146	147	148	149	151	152	153	154
12	144	145	146	147	148	149	150	151	152	153	154	154
13	150	151	151	152	152	153	154	154	155	156	157	157
14	151	152	152	153	153	154	155	155	156	157	158	158 90
15	151	152	153	154	154	155	156	156	157	158	159
16	153	154	154	155	155	156	157	157	158	159	160
17	154	154	155	155	156	156	157	158	159	160	161	161
18	154	155	155	156	157	157	158	158	159	160	161	161
19	155	156	156	157	157	158	159	160	161	162	163
20	155	156	157	157	158	159	159	160	161	162	163

Важные замечания для устной оценки Frid: Если вы хотите получить действительно высокий балл, убедитесь, что вы правильно ответили как минимум на 13 вопросов в разделе 1 устной речи. Поскольку это уровень, на котором алгоритм будет адаптироваться. От 8 до 12 вопросов по разделу 1 уровень следующего раздела останется прежним. Тем не менее, если в разделе 1 ниже 8 вопросов, тест будет адаптирован к более низкому уровню.

				# Исправить в разделе 2 (V)
	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
# Исправить в Раздел 1 (V)
0	138	139	140	141	142	143	144	145	146	147
1	141	142	143	144	145	146	146	147	148	148
2	142	143	144	145	146	147	148	149	149	149
3	143	144	145	146	147	148	149	150	150	150
4	144	145	146	147	148	149	150	151	151	151
5	145	146	147	148	149	150	151	152	152	152
6	145	146	147	148	149	150	151	152	153	153
7	145	146	147	148	149	150	151	152	153	153
8	151	152	153	154	155	156	157	158	159	159
9	152	153	154	155	156	157	158	159	160	161
10	153	154	155	156	157	158	159	160	161	162
11	155	156	156	157	157	158	159	160	161	162
12	155	156	156	157	158	159	160	161	162	162
13	157	158	159	160	160	161	162	163	164	164
14	158	159	160	161	162	163	164	164	165	165
15	159	160	161	162	163	164	165	166	167	167
16	160	161	162	163	164	165	166	167	168	168
17	162	162	163	163	164	165	166	167	168	169148
18	162	162	163	163	164	165	166	167	168	169148
19	164	165	166	167	168	169	169	170	170	170
20	164	165	166	167	168	169	169	170	170	170

В устной таблице отметьте, насколько сильно будет варьироваться ваш балл по 12–13 и 7–8 правильным вопросам в разделе 1. Это границы, в которых тест адаптируется. Вы можете значительно улучшить или уменьшить свои оценки, выставляя оценки по каждому разделу.

Надеюсь, теперь, зная, как работает матрица оценок GRE, вы сможете оценить, сколько вам нужно потратить на каждую секцию, чтобы достичь цели. Конечно, в таблице будет небольшая ошибка, поскольку она рассчитана на основе выборочных данных более 200 студентов GRE. Тем не менее, он довольно точен и развеет путаницу, связанную с механизмом оценки GRE.

Исследование событий с использованием алгоритма прогнозирования

18 Генри

Журнал новых технологий в бухгалтерском учете, 2006 г.

Амир, Э. и Б. Лев. 1996. Значимость нефинансовой информации: индустрия беспроводной связи. Журнал экономики бухгалтерского учета 22: 3–30.

Болл Р. и П. Браун. 1968. Эмпирическая оценка бухгалтерских чисел доходов. Журнал

Бухгалтерские исследования 6 (2): 159–178.

——— и С.Котари. 1991. Гарантия безопасности вокруг объявлений о прибылях и убытках. Бухгалтерский учет Re-

вид 66 (4): 718–738.

Бартов, Э., С. Радхакришна, И. Крински. 2000. Изощренность инвестора и модели доходности акций

после объявления прибыли. Обзор бухгалтерского учета 75 (1): 43–63.

Бернар В. Л. и Дж. К. Томас. 1989. Дрейф объявления после объявления прибыли: отложенная реакция цены

или премия за риск? Журнал бухгалтерских исследований 27 (Приложение): 1–36.

Ботосан, К. А. 1997. Уровень раскрытия информации и стоимость собственного капитала. Обзор бухгалтерского учета 72 (3):

323–349.

Брейман, Л., Дж. Фридман, Р. А. Олшен и К. Дж. Стоун. 1984. Деревья классификации и регрессии.

Бока-Ратон, Флорида: Чепмен и Холл / CRC.

———. 2001. Статистическое моделирование: две культуры. Статистическая наука 16 (3): 199–215.

Burgstahler, D., and I. Dichev. 1997. Управление прибылью, чтобы избежать снижения прибыли и убытков.

Бухгалтерский и экономический журнал 24: 99–126.

Чан, Л. К., Н. Джегадиш. И Дж. Лаконишок. 1996. Импульсные стратегии. Финансовый журнал

51 (5): 1681–1713.

Клатуорти М. и М. Дж. Джонс. 2003. Финансовая отчетность о хороших и плохих новостях: Доказательства

из бухгалтерских повествований. Бухгалтерский учет и бизнес-исследования 33 (3): 171–185.

ДеБондт, У. Ф. М. и Р. Талер. 1985. Рынок акций остро реагирует? Финансовый журнал

40 (3): 793–805.

Фама, Э., и К. Френч. 1997. Отраслевые затраты на собственный капитал. Журнал финансовой экономики 43: 153–

193.

Фостер Г., К. Олсен и Т. Шевлин. 1984. Выпуски доходов, аномалии и поведение возвращений ценных бумаг

. Обзор бухгалтерского учета 59 (4): 574–603.

Фрэнсис, Дж., К. Шиппер и Л. Винсент. 2002. Расширенные раскрытия и повышенная полезность объявлений о прибылях и убытках

. Обзор бухгалтерского учета 77 (3): 515–546.

Фрейзер, К., Р. Инграм и М. Теннисон. 1984. Методология анализа повествовательного учета —

раскрытия информации. Журнал бухгалтерских исследований 22 (1): 318–331.

Фридман Д. А. 1983. Заметка о проверке уравнений регрессии. Американский статистик 37 (2):

152–155.

Hand, D., H. Mannila, and P. Smyth. 2001. Принципы интеллектуального анализа данных. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

Харт Р. П. 2000. Diction 5.0, Программа анализа текста, Руководство пользователя. Таузенд-Оукс, Калифорния: Сколари,

Sage Publications.

Хасти Т., Р. Тибширани и Дж. Фридман. 2001. Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных,

Вывод и прогнозирование. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Хайн С. 1995. Информационное содержание потерь. Журнал бухгалтерского учета и экономики 20: 125–

153.

Генри, Э. 2005. Влияет ли на инвесторов способ написания пресс-релизов о доходах? Рабочий документ

, Университет Рутгерса.

Хоскин Р. Э., Дж. С. Хьюз и У.Э. Рикс. 1986. Свидетельства о возрастающем информационном содержании

дополнительных раскрытий компанией информации, сделанных одновременно с прибылью. Журнал бухгалтерских исследований

24 (Приложение): 1–32.

Hotchkiss, E. S., and D. Strickland. 2003. Имеет ли значение состав акционеров? Свидетельства реакции рынка

на сообщения о корпоративных доходах. The Journal of Finance 58 (4): 1469–

1498.

Хуссейни, К., Т. Шлейхер и М. Уокер. 2003 г.Проведение крупномасштабных исследований по раскрытию информации при отсутствии рейтингов

AIMR-FAF: случай, когда цены опережают прибыль. Бухгалтерский учет и

Business Research 33 (4): 275–294.

Джегадиш Н. и С. Титман. 1993. Возврат к покупке победителей и продаже проигравших: последствия для эффективности фондового рынка

.

Финансовый журнал 48 (1): 65–91.

Проверка экспертных алгоритмов иерархической вербальной аутопсии в большом наборе данных с известными причинами смерти — Университет Джона Хопкинса

TY — JOUR

T1 — Проверка иерархических экспертных алгоритмов вербальной аутопсии в большом наборе данных с известными причинами смерти

AU — Калтер, Генри

AU — Перин, Джейми

AU — Блэк, Роберт Э.

N1 — Информация о финансировании: Мы хотели бы поблагодарить Элизабет Рэган за ее помощь в очистке базы данных PHMRC. Финансирование было предоставлено Фондом Билла и Мелинды Гейтс в виде гранта Фонду США для ЮНИСЕФ для Справочной группы по эпидемиологии здоровья детей. Спонсор не принимал участия в разработке исследования, сборе и анализе данных, интерпретации данных, решении опубликовать или подготовке рукописи.

PY — 2016

Y1 — 2016

N2 — Общие сведения Оценка врача исторически была наиболее распространенным методом анализа данных вербальной аутопсии (VA).Недавно Всемирная организация здравоохранения одобрила два автоматизированных метода, Tariff 2.0 и InterVA-4, которые обещают большую объективность и меньшую стоимость. Недостатком метода тарифов является то, что он требует набора обучающих данных из предыдущего валидационного исследования, в то время как InterVA полагается на клинически определенные условные вероятности. Мы взяли на себя обязательство проверить иерархический экспертный алгоритм анализа данных VA, автоматизированный, интуитивно понятный, детерминированный метод, не требующий набора обучающих данных. Методы с использованием исходных данных больниц, проведенных Консорциумом по исследованию показателей здоровья населения, мы сравнили основные причины 1629 неонатальных и 1456 детских смертей в возрасте 1-59 месяцев, полученные с помощью алгоритмов экспертов VA, упорядоченных по иерархии, с исходными стандартными причинами.Экспертные алгоритмы оставались неизменными, в то время как пять предшествующих и одна новая «компромиссная» неонатальная иерархия и три бывших дочерних иерархии были протестированы. Для каждого сравнения эталонные стандартные данные подвергались повторной выборке 1000 раз в диапазоне фракций причинно-специфической смертности (CSMF) для одного из трех приближенных сценариев сообществ в глобальном сценарии причин смерти ВОЗ 2013 г. плюс один сценарий пропорций причин случайной смертности. Мы использовали точность CSMF для оценки общей валидности на уровне популяции и абсолютную разницу между VA и эталонными CSMF для изучения конкретных причин.Согласование с поправкой на случайность (CCC) и каппа Коэна использовались для оценки назначения причин на индивидуальном уровне. Результаты. Общая точность CSMF для иерархии наиболее эффективных экспертных алгоритмов составила 0,80 (диапазон 0,57–0,96) для неонатальных смертей и 0,76 (0,50–0,97) для детских смертей. Эффективность по конкретным причинам смерти варьировалась, с довольно стабильной оценкой CSMF в диапазоне контрольных значений для нескольких причин. Эффективность индивидуальной диагностики также была менее благоприятной, чем для общей CSMF (неонатальный: лучший CCC = 0.23, диапазон 0,16-0,33; наилучшая каппа = 0,29, 0,23-0,35; ребенок: лучший CCC = 0,40, 0,19-0,45; наилучшая каппа = 0,29, 0,07-0,35). Выводы Экспертные алгоритмы в иерархии предлагают доступный автоматизированный метод определения причин смерти VA. Общая точность на уровне популяции аналогична точности более сложных методов машинного обучения, но без необходимости в наборе обучающих данных из предыдущего валидационного исследования.

AB — Предпосылки Оценка врача исторически была наиболее распространенным методом анализа данных вербальной аутопсии (VA). Недавно Всемирная организация здравоохранения одобрила два автоматизированных метода, Tariff 2.0 и InterVA-4, которые обещают большую объективность и меньшую стоимость. Недостатком метода тарифов является то, что он требует набора обучающих данных из предыдущего валидационного исследования, в то время как InterVA полагается на клинически определенные условные вероятности. Мы взяли на себя обязательство проверить иерархический экспертный алгоритм анализа данных VA, автоматизированный, интуитивно понятный, детерминированный метод, не требующий набора обучающих данных. Методы с использованием исходных данных больниц, проведенных Консорциумом по исследованию показателей здоровья населения, мы сравнили основные причины 1629 неонатальных и 1456 детских смертей в возрасте 1-59 месяцев, полученные с помощью алгоритмов экспертов VA, упорядоченных по иерархии, с исходными стандартными причинами.Экспертные алгоритмы оставались неизменными, в то время как пять предшествующих и одна новая «компромиссная» неонатальная иерархия и три бывших дочерних иерархии были протестированы. Для каждого сравнения эталонные стандартные данные подвергались повторной выборке 1000 раз в диапазоне фракций причинно-специфической смертности (CSMF) для одного из трех приближенных сценариев сообществ в глобальном сценарии причин смерти ВОЗ 2013 г. плюс один сценарий пропорций причин случайной смертности. Мы использовали точность CSMF для оценки общей валидности на уровне популяции и абсолютную разницу между VA и эталонными CSMF для изучения конкретных причин.Согласование с поправкой на случайность (CCC) и каппа Коэна использовались для оценки назначения причин на индивидуальном уровне. Результаты. Общая точность CSMF для иерархии наиболее эффективных экспертных алгоритмов составила 0,80 (диапазон 0,57–0,96) для неонатальных смертей и 0,76 (0,50–0,97) для детских смертей. Эффективность по конкретным причинам смерти варьировалась, с довольно стабильной оценкой CSMF в диапазоне контрольных значений для нескольких причин. Эффективность индивидуальной диагностики также была менее благоприятной, чем для общей CSMF (неонатальный: лучший CCC = 0. 23, диапазон 0,16-0,33; наилучшая каппа = 0,29, 0,23-0,35; ребенок: лучший CCC = 0,40, 0,19-0,45; наилучшая каппа = 0,29, 0,07-0,35). Выводы Экспертные алгоритмы в иерархии предлагают доступный автоматизированный метод определения причин смерти VA. Общая точность на уровне популяции аналогична точности более сложных методов машинного обучения, но без необходимости в наборе обучающих данных из предыдущего валидационного исследования.

UR — http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=8499

50&partnerID=8YFLogxK

UR — http: // www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=8499

50&partnerID=8YFLogxK

U2 — 10.7189 / jogh.06.010601

DO — 10.7189 / jogh.06.010601

M3 — Артикул

USD

VL — 6

JO — Журнал глобального здравоохранения

JF — Журнал глобального здравоохранения

SN — 2047-2978

IS — 1

M1 — 010601

ER —

Безопасность | Стеклянная дверь

Подождите, пока мы убедимся, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам чтобы сообщить нам, что у вас проблемы.

Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une personne réelle. Votre contenu s’affichera bientôt. Si vous continuez à voir ce message, contactez-nous à l’adresse pour nous faire part du problème.

Bitte warten Sie, während wir überprüfen, dass Sie wirklich ein Mensch sind. Ihr Вдохните вирд в Kürze angezeigt.Венн Си weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте и .

Даже geduld a.u.b. Terwijl, мы проверяем, что вы склонны. Uw content wordt binnenkort weergegeven. Als u dit bericht blijft zien, stuur dan een e-mail naar om ons te информирует о новых проблемах.

Espera mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, infórmanos del проблема enviando un correo electrónico a .

Espera mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido aparecerá en бреве. Si Continúas viendo este mensaje, envía un correo electrónico a para informarnos que tienes issues.

Aguarde enquanto confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade. Сеу конеудо será exibido em breve. Caso continuerecebendo esta mensagem, envie um e-mail para para nos informar sobre o проблема.

Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale.Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini a visualizzare questo messaggio, invia un’email all’indirizzo per informarci del проблема.

Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.

Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Заводское обозначение: CF-102 / 6c099e137f2a4975.

— валидационное исследование в Танзании и Зимбабве на JSTOR

Абстрактный

Общие сведения Вербальное вскрытие в настоящее время является единственным способом получения информации о причинах смерти в большинстве групп населения с широко распространенной эпидемией ВИЧ / СПИДа.Методы. С использованием алгоритма, управляемого данными, был обучен набор критериев для классификации смертности от СПИДа. Использовались данные двух лонгитюдных исследований сообществ в Танзании и Зимбабве, в обоих из которых была собрана информация о ВИЧ-статусе населения за длительный период времени, а также поддерживалась система демографического наблюдения, которая собирает информацию о причинах смерти посредством вербальной аутопсии. Затем алгоритм был протестирован в разное время (две фазы исследования Зимбабве) и в разных местах (Танзания и Зимбабве).Результаты Обученный алгоритм, включающий девять признаков и симптомов, последовательно выполнялся на основе чувствительности и специфичности данных вербальной аутопсии для случаев смерти среди подростков в возрасте 15-44 лет из Зимбабве, фаза I (чувствительность 79%; специфичность 79%), фаза II (чувствительность 83%; специфичность 75%) и Танзании (чувствительность 75%; специфичность 74%). Чувствительность заметно снизилась при классификации смертей в возрасте 45-59 лет. Выводы. С помощью словесного вскрытия можно последовательно измерить смертность от СПИДа с помощью набора из девяти критериев.Эпиднадзор должен быть сосредоточен на случаях смерти в возрастной группе от 15 до 44 лет, в отношении которой метод дает надежные результаты. Добавление нескольких вопросов, связанных с оппортунистическими инфекциями, позволит другим широко используемым инструментам вербальной аутопсии применить этот проверенный метод в областях, по которым тестирование на ВИЧ и больничные записи недоступны или неполны.

Информация о журнале

Журнал эпидемиологии и общественного здравоохранения — это действительно международный журнал, охватывающий все аспекты эпидемиологии и общественного здравоохранения.Он публикует оригинальные исследования, мнения и материалы, касающиеся изучения и улучшения сообществ во всем мире.

Информация об издателе

Vision — Быть ведущим и пользующимся наибольшим доверием поставщиком информации и услуг в мире, которые существенно повлияют на клиническую практику и улучшат результаты для пациентов. Миссия — вести дебаты по вопросам здравоохранения и предоставлять инновационные, полезные знания, основанные на фактических данных, передовой опыт и обучение врачам, другим медицинским работникам, исследователям и пациентам, когда и где они в этом нуждаются.Мы издаем ряд журналов по основным специальностям и растущему числу онлайн-продуктов для врачей и пациентов. Непрерывное развитие продуктов гарантирует, что наши продукты и услуги имеют постоянное значение для медицинской профессии. BMJ Publishing Group Ltd (BMJPG) является инновационным издательским подразделением Британской медицинской ассоциации (BMA) и одним из мировых лидеров в области медицинских публикаций. Группа BMJ дополняет деятельность BMA.

ED регулирует алгоритм выбора для проверки, нормы выбора для нормализации

Карен Маккарти, сотрудник NASFAA по вопросам политики и федеральных отношений

В выходные, 16-17 декабря, Министерство образования (ED) внесло коррективы в свой алгоритм выбора для проверки на 2018-19 гг. , Что должно привести к нормализации показателей выбора для проверки для 2018-19 FAFSA, обработанных после этого времени, согласно устное руководство предоставлено NASFAA.

После того, как многие школы сообщили о резких скачках в показателях проверочного отбора в 2018-19 годах по сравнению с тем же периодом в 2017-18 годах, ED исследовал и определил, что необходимы корректировки, чтобы вернуть показатели отбора к типичному диапазону, который колеблется около 30 процентов. в зависимости от страны, но может варьироваться в зависимости от учреждения.

Помимо административных проблем и проблем с рабочей нагрузкой для учебных заведений, школы и защитники доступа в колледжи сообщают, что проверка может удержать многих учащихся от завершения процесса подачи заявления.

ED вряд ли будет повторно обрабатывать любые ранее обработанные FAFSA, поэтому приложения, которые уже были выбраны для проверки ранее, останутся выбранными и должны быть проверены, если не применяется одно из допустимых исключений в соответствии с 668. 54 (b).

Хотя показатели отбора во многих учреждениях снизятся настолько, что общий процент отбора на 2018-19 год в конечном итоге будет таким же, как и в последние годы, есть некоторые учреждения, которые сообщили, что даже не через три месяца после начала года обработки они уже получили больше отобранных заявок на 2018-19 гг., чем за весь 2016-17 год.Чтобы решить эту проблему, NASFAA попросило ED ввести ограничение проверки, аналогичное тому, что существовало в предыдущие годы, в соответствии с которым учреждение не будет обязано выполнять дополнительные проверки после достижения определенного порога. НАФАА не получило информации о том, введет ли ED такое ограничение.

Дата публикации: 04.01.2018

---

.