Statistics and Probability Commons^™

แนวทางการส่งเสริมการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มสำหรับเด็กอนุบาล : การวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับ, ยุทธชัย ศิลาแลง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ 1) เพื่อวิเคราะห์และเปรียบเทียบการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มสำหรับเด็กอนุบาลที่มีภูมิหลังแตกต่างกัน 2) เพื่อวิเคราะห์โมเดลสมการเชิงโครงสร้างพหุระดับปัจจัยที่ส่งผลต่อการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มของเด็กอนุบาลและตรวจสอบความสอดคล้องข้อมูลเชิงประจักษ์ 3) เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของตัวแปรในระดับห้องเรียนที่มีผลต่อการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มสำหรับเด็กอนุบาล 4) เพื่อเสนอแนะแนวทางการส่งเสริมการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มของเด็กอนุบาลสำหรับผู้ปกครอง ครู ผู้บริหารและศึกษานิเทศก์ ตัวอย่างประกอบด้วยนักเรียนชั้นอนุบาลปีที่ 3 จำนวน 2864 คน และครูที่สอนนักเรียนระดับชั้นอนุบาลปีที่ 3 จำนวน 53 คน ซึ่งเก็บข้อมูลจากโรงเรียนจำนวน 35 แห่ง สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษากรุงเทพมหานคร สุ่มตัวอย่างโดยใช้วิธีการแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage Random Sampling) เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยแบบบันทึกข้อมูลนักเรียน แบบสอบถามสำหรับครู การวิเคราะห์สถิติบรรยายด้วยโปรแกรม SPSS และการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับ ด้วยโปรแกรม Mplus ผลการวิจัยพบว่า 1) เด็กอนุบาลที่มาจากครอบครัวที่มีภูมิหลังด้านเศรษฐานะต่างกันส่งผลต่อการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มต่างกัน 2) โมเดลสมการเชิงโครงสร้างพหุระดับปัจจัยที่ส่งผลต่อการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มของเด็กอนุบาลที่พัฒนาขึ้นมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (χ2 = 258.664, p = .00, χ2/df = 2.694, CFI = 0.847, TLI = 0.751, RMSEA = .024, SRMRw= 0.242, SRMRb= 0.062) โดยระดับนักเรียนพบว่า สภาพแวดล้อมทางด้านภาษาที่บ้านมีอิทธิพลทางตรงเชิงลบและพัฒนาการของเด็กมีอิทธิพลเชิงบวกต่อการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มของเด็กอนุบาล 3) ตัวแปรในระดับห้องเรียนที่มีผลต่อการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มสำหรับเด็กอนุบาล พบว่า การจัดสภาพแวดล้อมทางภาษาในห้องเรียน และสมรรถนะการสอนภาษาของครูมีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ตัวแปรทำนายทั้งหมดในระดับนักเรียนและระดับห้องเรียนสามารถอธิบายความแปรปรวนของการเรียนรู้ภาษาระยะแรกเริ่มสำหรับเด็กอนุบาลได้ร้อยละ 24 และ 95 ตามลำดับ 4) ผลการวิเคราะห์จากโมเดลการส่งเสริมการเรียนรู้ภาษาในห้องเรียนอนุบาล นำไปสู่ข้อเสนอแนะ 3 แนวทาง ดังนี้ (1) ผู้ปกครองไม่ควรเคร่งครัดด้านวิชาการที่บ้านกับเด็กมากเกินไปแต่ควรตระหนักถึงพัฒนาการที่สมวัยของเด็ก (2) ครูควรตระหนักถึงการจัดสภาพแวดล้อมในห้องเรียนให้มีความน่าสนใจด้วยการเปิดโอกาสให้มีประสบการณ์ทางภาษาที่หลากหลาย การอ่านหนังสือกับเด็กและการมีแหล่งทรัพยากรทางภาษาในห้องเรียน สำหรับตัวครูผู้สอนควรจะมีพื้นฐานด้านการสอนภาษาสำหรับเด็กอนุบาลและครูควรมีความถนัดและรักในการสอนภาษา (3) ผู้บริหารและต้นสังกัดควรกำหนดนโยบายส่งเสริม สนับสนุน และสร้างความเข้าใจให้ผู้ปกครอง ครู ผู้บริหารและศึกษานิเทศก์เข้าใจถึงการจัดการเรียนการสอนภาษาสำหรับเด็กปฐมวัยให้ตรงกัน

Local Or Import? A Compositional Analysis Of Aztec Ritual Ceramics In The Tuxtlas Frontier, Veracruz, Mexico, Matthew T. Meyer

Murray State Theses and Dissertations

At the time of Spanish Contact in the early 16th Century the western Tuxtlas region formed part of the Aztec imperial frontier in the southern Gulf lowlands. The most apparent material manifestation of this imperial connection was Aztec-style Texcoco-Molded Censers, recovered primarily from sites that served local centralizing functions. While rare, these symbols may provide valuable information on the dynamics of frontier politics and the relations between this region and the distant core to which they were sending tax payments. Initial consideration of this adopted imperial style implies political linkages, but the mechanisms of introduction, knowledge transmission, imperial versus local …

Bayesian Structural Time Series Methods For Modeling Cattle Body Temperature In Heat-Stressed Animals, Lacey Quandt

Murray State Theses and Dissertations

Climate change has had devastating effects globally, most commonly talked about during natural disasters and rising temperatures. Notably, the climate concern is turning towards agriculture and livestock. With rising temperatures, the prolonged amount of heat stress put on animals, specifically cattle, is becoming more apparent. Heat stress has been linked to a reduction in cattle growing and fattening, feed intake, productivity, reproduction, and fertility; increased heart rates and respiration; changes in behavior; and mortality in severe cases. There are abatement strategies put in place to lower heat stress in cattle, such as improvements in shading and cooling, nutritional management, and …

Disciplines Different Of Fine-Grained Acknowledged Entity：A Case Of Doctoral Dissertations In Chinese Humanities And Social Sciences, Jiaxin He, Shijin Zhang, Jiayu Zheng, Xinlong Chu, Chengzhi Zhang

Journal of Scientific Information Research

[Purpose/significance]Thesis acknowledgment is a public text in which the authors express their gratitude to individuals and institutions those support their research. It is helpful to understand the individuals and institutions that play a role in the cultivation of doctoral candidate in different disciplines by extracting the entities of acknowledgment and comparing the distribution of the objects of acknowledgment in the dissertations of different disciplines.[Method/process]In this paper, we gained more than 60 000 Chinese doctoral dissertations acknowledgment of 21 humanities and social sciences disciplines, extracted acknowledged entities from acknowledgment, and constructed a fine-grained classification system of acknowledgment entities. The classification system …

Assessing Spurious Correlations In Big Search Data, Jesse T. Richman, Ryan J. Roberts

Political Science & Geography Faculty Publications

Big search data offers the opportunity to identify new and potentially real-time measures and predictors of important political, geographic, social, cultural, economic, and epidemiological phenomena, measures that might serve an important role as leading indicators in forecasts and nowcasts. However, it also presents vast new risks that scientists or the public will identify meaningless and totally spurious ‘relationships’ between variables. This study is the first to quantify that risk in the context of search data. We find that spurious correlations arise at exceptionally high frequencies among probability distributions examined for random variables based upon gamma (1, 1) and Gaussian random …

Comparison Of Policies Text On Information Technology Of China And The United States, Bolin Hua, Shihui Wu

Journal of Scientific Information Research

[Purpose/significance]Information technology plays an important role in the comprehensive national power, whose development is closely associated with the government's guidance and support. It's under this background that China and the United States launched a series of policies to promote the development of information technology. Discovering the differences between China and the US's policies is of great significance for us to improve our strategic planning for future development.[Method/process]This study presents China and the US's most important policies on information technology in chronological order, and mines the policies' text via the co-word networks and the LDA model.[Result/conclusion]Reveal common concerns and different focuses …

Recurrent Event Data Analysis With Mismeasured Covariates, Ravinath Alahakoon Mudiyanselage

Doctoral Dissertations

"Consider a study with n units wherein every unit is monitored for the occurrence of an event that can recur with random end of monitoring. At each recurrence, p concomitant variables associated to the event recurrence are recorded with q (q ≤ p) collected with errors. Of interest in this dissertation is the estimation of the regression parameters of event time regression models accounting for the covariates. To circumvent the problem of bias and consistency associated with model's parameter estimation in the presence of measurement errors, we propose inference for corrected estimating functions with well-behaved roots under additive measurement errors …

The Influence Of Urban Forms And Street Infrastructure On Pedestrian-Motorist Collisions, Taylor J. Foreman

College of Graduate Studies: Theses & Dissertations

Unwalkable cities are afflicted by serious issues such as increasing rates of pedestrian traffic accidents, public health concerns, and the denied right to have an accessible city. This study examines how different types of urban forms and street infrastructure contribute to the prevalence of traffic accidents in two major metropolitan cities in the United States: Atlanta, Georgia, and Boston, Massachusetts. This study utilizes geospatial analysis through the Average Nearest Neighbor and Optimized Hot Spot Analysis tools to determine the spatial distribution of traffic accidents throughout both cities. Additionally, statistical tests were conducted to explore the relationships between the number of …

การเปรียบเทียบการทำนายทิศทางของราคาหุ้นไทยโดยใช้ตัวแบบ Random Forests, Xgboost และ Lightgbm, สาธิตา ไชยมหา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทำนายทิศทางของหุ้นไทย โดยทำการทดลองเปรียบเทียบเครื่องมือทางสถิติด้วยตัวแบบ Random Forests, XGBoost และ LightGBM โดยใช้ตัวแปรค่าของข้อมูลก่อนหน้า (Lag Features) เพียงอย่างเดียว ข้อมูลตัวชี้วัด (Indicators) ของหุ้นเพียงอย่างเดียว และ ข้อมูลตัวชี้วัด (Indicators) ของหุ้นร่วมกับข้อมูลก่อนหน้า (Lag Features) กับทั้ง 3 ตัวแบบ ด้วยวิธีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ระหว่างการปรับให้เหมาะสมแบบเบย์ (Bayesian Search) และการค้นหาแบบสุ่ม (Random Search) ในการทำนายทิศทางหุ้นล่วงหน้า 1, 3, 5,10, 15, 30, 60, 90 และ 180 วัน โดยศึกษาหุ้นทั้งหมด 8 ตัวที่ต่างอุตสาหกรรม ดังนี้ เกษตรและอุตสาหกรรมอาหาร (AGRO) สินค้าอุปโภคบริโภค (CONSUMP) ธุรกิจการเงิน (FINCIAL) สินค้าอุตสาหกรรม (INDUS) อสังหาริมทรัพย์และก่อสร้าง (PROPCON) ทรัพยากร (RESOURC) บริการ (SERVICE) เทคโนโลยี (TECH) ข้อมูลราคาหุ้นจาก finance.yahoo.com ปี ค.ศ. 2014-2023 โดยเลือกหุ้นที่มีมูลค่าสูงสุดจากแต่ละกลุ่มอุตสาหกรรม ซึ่งขั้นตอนการแบ่งข้อมูลออกเป็นข้อมูลชุดฝึกฝน (Training Set) และข้อมูลชุดทดสอบ (Test Set) และทำการแบ่ง K-Fold Cross-Validation ทั้งหมด 5 Fold และวัดผลตัวแบบด้วยค่าความแม่นยำ (Accuracy), Precision, Recall, F1-Score และ AUC จากการศึกษาพบว่า ตัวแบบ Random Forests, XGBoost และ LightGBM มีผลลัพธ์การทำนายใกล้เคียงกันในแต่ละชุดตัวแปร และวิธีวิธีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ระหว่างการปรับให้เหมาะสมแบบเบย์ (Bayesian Search) และการค้นหาแบบสุ่ม (Random Search) ให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกันในแต่ละตัวแบบ …

Thai Language Sentiment Analysis With A Hybrid Method On Wangchanberta-Cnn-Bilstm, Kasidhit Suraratchai

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Understanding emotions conveyed in text, especially in non-global languages such as Thai, sentiment analysis is particularly important in Thailand. However, this endeavor faces challenges due to variations in text length, which significantly impact sentiment analysis outcomes. Previous research has employed neural network and machine learning models in the process from research [2] and [7], yet each model specializes in different aspects, making comprehensive sentiment analysis coverage unattainable. Recent research [13], has delved into hybrid models like CNN-BiLSTM and BiLSTM-CNN. Although they demonstrate efficacy, their performance still varies across different datasets. For instance, CNN-BiLSTM excels with short sentences by considering surrounding …

Evaluation Of Edison's Data Science Competency Framework Through A Comparative Literature Analysis, Karl R. B. Schmitt, Linda Clark, Katherine M. Kinnaird, Ruth E. H. Wertz, Björn Sandstede

Statistical and Data Sciences: Faculty Publications

During the emergence of Data Science as a distinct discipline, discussions of what exactly constitutes Data Science have been a source of contention, with no clear resolution. These disagreements have been exacerbated by the lack of a clear single disciplinary 'parent.' Many early efforts at defining curricula and courses exist, with the EDISON Project's Data Science Framework (EDISON-DSF) from the European Union being the most complete. The EDISON-DSF includes both a Data Science Body of Knowledge (DS-BoK) and Competency Framework (CF-DS). This paper takes a critical look at how EDISON's CF-DS compares to recent work and other published curricular or …

Deep Learning-Based Technique For The Perception Of The Cervical Cancer, Aya Haraz, Hossam El-Din Moustafa, Abeer Twakol Khaleel, Ahmed H. Eltanboly

Mansoura Engineering Journal

In third-world countries, cervical cancer is the most prevalent and leading cause of death. It is affected by a variety of factors, including smoking, poor nutritional status, immunological inadequacy, and prolonged use of contraception. The Pap smear test, which is intended to prevent cervical cancer, finds preneoplastic changes in cervical epithelial cells. This study framework classified cervical cancer cells from Pap smears into five specified cell types using machine learning-based classification algorithms. The SIPaKMeD database is used in this investigation. This public dataset, which was manually cropped from 966 cluster cell images taken from Pap smear slides, has 4045 isolated …

Novel Feature Evaluation In Ultra-High Dimensional Right-Censored Data, With Applications To Head And Neck Cancer, Atika Farzana Urmi

Graduate Research Posters

Background: Head and neck cancer is the 6th most common cancer worldwide with an expected 1.08 million new cases each year. Such cancer data are ultra-high dimensional with thousands of clinical features and gene expressions, making it challenging for the traditional analytical tools to extract the potential biomarker for the cancer survival and control false discoveries. In addition, presence of heavy censoring can affect the screening procedures based on Kaplan-Meier (K-M) survival estimates.

Aim: To propose a model free, ultra-high dimensional feature screening method with two-dimensional survival outcome allowing false discovery rate (FDR) control.

Method: 516 primary tumor patients with …

Meta-Analysis Of Scent Detection Canines And Potential Factors Influencing Their Success Rates, Molly Marie Jaskinia

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Objective: This is a meta-analysis focused on the success rates of scent detection canines and potential factors that could influence their accuracy. A series of statistical analyses were conducted to determine if certain demographic factors, such as the dog’s gender, age, and breed, have an effect on a scent dog’s accuracy during a search. Or if more circumstantial factors, like the dog’s level of experience in scent work, the type of target scent, and their handler’s awareness of the target’s location, affect the outcome of the search.

Materials and Methods: A dataset was created from 37 different articles consisting of …

Applications Of Transfer Learning From Malicious To Vulnerable Binaries, Sean Patrick Mcnulty

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Malware detection and vulnerability detection are important cybersecurity tasks. Previous research has successfully applied a variety of machine learning methods to both. However, despite their potential synergies, previous research has yet to unite these two tasks. Given the recent success of transfer learning in many domains, such as language modeling and image recognition, this thesis investigated the use of transfer learning to improve vulnerability detection. Specifically, we pre-trained a series of models to detect malicious binaries and used the weights from those models to kickstart the detection of vulnerable binaries. In our study, we also investigated five different data representations …

Poisson Regression Model With Application To Wastewater Surveillance Under A Threshold Linear Mixed Model For Covid-19 Sensitivity Rates, Norou Diawara, Hueiwang Anna Jeng, Kyle Curtis, Raul Gonzalez, Nancy Welch, Cynthia Jackson, Rekha Singh, David Jurgens, Sasanka Adikari, Omotomilola Jegede

Mathematics & Statistics Faculty Publications

A Threshold Linear Mixed Model (TLMM) has been developed to identify specific thresholds based on wastewater SARS-CoV-2 viral concentrations, which reflect COVID-19 cases. The thresholds can guide decisions regarding public health responses and prevention measures. To assess the practical application of TLMM, a simple simulation was conducted using a sample size of 100 and 500 replications. The simulation allowed for comparing parameter estimators by assessing bias and standard deviation and the root of the mean square error. The model and estimation procedures were applied to reported wastewater and clinic data to test its application for real-world scenarios. Our results demonstrated …

Utilizing Markov Chains To Estimate Allele Progression Through Generations, Ronit Gandhi

Honors Program: Senior Projects (Public)

All populations display patterns in allele frequencies over time. Some alleles cease to exist, while some grow to become the norm. These frequencies can shift or stay constant based on the conditions the population lives in. If in Hardy-Weinberg equilibrium, the allele frequencies stay constant. Most populations, however, have bias from environmental factors, sexual preferences, other organisms, etc. We propose a stochastic Markov chain model to study allele progression across generations. In such a model, the allele frequencies in the next generation depend only on the frequencies in the current one.

We use this model to track a recessive allele …

Identifying Potential Consequences Of Use Of A Measure Through Stakeholder Interviews, Melissa G. Kuhn, Joanna K. Garner, Shanan L. Chappell, Linda Bol

STEMPS Faculty Publications

The advent of Messick’s Contemporary Validity Theory (1994) led researchers in survey and measure design to develop and standardize qualitative and quantitative methods of collecting evidence for the validity of psychological instruments. However, one aspect of this theory, consequential validity, has few agreed-upon evidence-gathering methods (Furr & Bachrach, 2014). This study added a blueprint-driven interview method of collecting forecasted consequences of use of an instrument into the overall process of developing a measure of outreach impact on undergraduate engineering students (Authors, in press). The method, which included a purposeful sampling of end-users, is illustrated with thematically presented results. Potential implications …

Statistical Intervals For Neural Network And Its Relationship With Generalized Linear Model, Sheng Yuan

Theses and Dissertations--Statistics

Neural networks have experienced widespread adoption and have become integral in cutting-edge domains like computer vision, natural language processing, and various contemporary fields. However, addressing the statistical aspects of neural networks has been a persistent challenge, with limited satisfactory results. In my research, I focused on exploring statistical intervals applied to neural networks, specifically confidence intervals and tolerance intervals. I employed variance estimation methods, such as direct estimation and resampling, to assess neural networks and their performance under outlier scenarios. Remarkably, when outliers were present, the resampling method with infinitesimal jackknife estimation yielded confidence intervals that closely aligned with nominal …

Probabilistic Methods For Inferring The Order Of Pathway Alterations During Carcinogenesis And Cancer Subtype Classification, Menghan Wang

Theses and Dissertations--Statistics

Carcinogenesis is a complex process involving somatic mutations in a number of key biological pathways. Studying cancer evolution is an important task which contributes to better understanding of cancer biology and facilitates identification of new therapeutic targets. We focus on two important questions in cancer evolution. The first question is to delineating the temporal order of pathway mutations during tumorigenesis. And the other question is to cluster patients into biologically meaningful cancer subtypes. We present new statistical methods to 1)leverage functional annotations of mutations to enhance estimation of the order of pathway mutations during carcinogenesis, 2) incorporate intra-tumoral heterogeneity information …