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首页> 外文会议>WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering >Semi-parameter Stochastic Frontier Model and Its Algorithm Based on Multivariate Matrix for Psycho-measurement
【24h】

Semi-parameter Stochastic Frontier Model and Its Algorithm Based on Multivariate Matrix for Psycho-measurement

机译：基于多元矩阵的心理测量半参数随机前沿模型及其算法

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As the results of the psycho-scales are single and simple, we attempt to apply the semi-parameter stochastic frontier model in econometrics, which developed from the stochastic frontier linear model and combined linear regression and non-parameter regression, to psycho-measurement. By means of this innovation, we can overcome the shortcomings of traditional psycho-scale we stated above and make the individual who receives the psycho-measurement much clear about his proportional level of the people who also get the same psycho-scale tests. Via this model, we find the multidimensional data exist, and the multidimensional data are the basis of the higher research, so the storage, operation, structure about the multidimensional data are required, to achieve an efficient decision-making.
机译：由于心理量表的结果是单一且简单的，因此我们尝试将由随机边界线性模型以及线性回归和非参数回归组合而成的半参数随机前沿模型应用于计量经济学。通过这种创新，我们可以克服上面提到的传统心理量表的缺点，并使接受心理量度的人更加清楚自己的比例水平，即他们也得到相同的心理量度测试。通过该模型，我们发现多维数据存在，并且多维数据是高级研究的基础，因此需要多维数据的存储，操作，结构，以实现有效的决策。

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