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1、虛擬被解釋變量模型:1.probit模型:yi=7.45231.6258GPAi0.0517TUCEi1.4263PSIiz=(2.93)(2.34)(0.62)(2.39)平均分數(shù)(GPA)和是否接受新教學(xué)方法(PSI)通過了5%的顯著性水平檢驗。測驗得分(TUCE)沒有通過顯著性水平檢驗。LR=15.54585其P值=0.001405說明模型是顯著的。由模型系數(shù)的符號為正,可知grade=1的概率越大,即成績改善改善的概率就越大。均
2、方根誤差(RMSE)=0.36119,平均絕對誤差(MAE)=0.257987,平均相對誤差(MPE)=12.95082,Theil不等系數(shù)(U)=0.343928,偏差比例=0.000008,方差比例=0.201997,協(xié)方差比例=0.797995。均方根誤差和平均絕對誤差較小,偏差比和方差比較小,協(xié)方差比較大,說明模型的預(yù)測結(jié)果較好。3.extreme模型yi=7.141.584GPAi0.06TUCEi1.616PSIiz=(2.
3、68)(2.28)(0.65)(2.4)平均分數(shù)(GPA)和是否接受新教學(xué)方法(PSI)通過了5%的顯著性水平檢驗。測驗得分(TUCE)沒有通過顯著性水平檢驗。LR=15.76906其P值=0.001265說明模型是顯著的。由模型系數(shù)的符號為正,可知grade=1的概率越大,即成績改善改善的概率就越大。均方根誤差(RMSE)=0.364306,平均絕對誤差(MAE)=0.261499,平均相對誤差(MPE)=13.03951,Theil
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