0000000000334063
AUTHOR
Agnese Romanova
showing 3 related works from this author
Butstrapa metodes dispersijas novērtēšanai izlašu apsekojumos
2016
Darbā apskatītas vairākas butstrapa metodes, kuras tiek izmantotas izlašu apsekojumos vidējās vērtības un dispersijas novērtēšanā. Autore padziļinātāk izpētījusi butstrapa metodes ar elementu atkārtojumiem: klasisko butstrapa metodi, "naivo" butstrapa metodi un Rao-Wu butstrapa metodi, kas piemērota gan vienkāršākiem, gan komplicētākiem izlašu dizainiem. Darba praktiskajā daļā, simulējot dažādu dizainu izlases, apskatīto butstrapa metožu novērtējumi tiek salīdzināti ar īstajām vērtībām un novērtējumiem, kas iegūti izmantojot klasiskās novērtēšanas formulas. Darba nobeigumā tiek secināts, ka Rao-Wu butstraps dod labus novērtējumus divpakāpju izlašu gadījumos, kad neviena no izlases pakāpēm n…
4 - 5 gadīgu bērnu stāstītprasme pilnveide pedagoģiskajā procesā
2019
Agneses Romanovas kvalifikācijas darbs “4 - 5 gadīgu bērnu stāstītprasmes pilnveide pedagoģiskajā procesā” izstrādāts Latvijas Universitātes Pedagoģijas, psiholoģijas un mākslas fakultātes pirmā līmeņa profesionālās augstākās izglītības studiju programmas “Pirmsskolas izglītības skolotājs” ietvaros. Kvalifikācijas darba vadītāja – docente, Dr.paed. Antra Randoha. Pētījuma mērķis ir teorētiski un praktiski darbojoties izzināt stāstītprasmes pilnveides iespējas pirmsskolas pedagoģiskajā procesā. Tika izvirzīti šādi pētījuma uzdevumi: 1)analizēt pedagoģijas un psiholoģijas zinātnieku teorētiskās atziņas par stāstīprasmes pilnveidi pedagoģiskajā procesā 4 - 5 gadīgiem bērniem; 2)izzināt stāstīt…
Ietekmes funkciju teorija un gludi nošķeltā vidējā vērtība
2018
Darbā izklāstīta ietekmes funkciju teorija, to formulējumi dažādu klašu novērtējumiem, kā arī to pielietojamība citu robustu mēru iegūšanā. Teorētiskajā daļā tiek apskatīta arī mazāk zināmā gludi nošķeltā vidējā vērtība, kura literatūrā tiek piedāvāta kā alternatīva nošķeltajai vidējai vērtībai. Tāpēc darba praktiskajā daļā ar simulāciju palīdzību no dažādiem izlašu sadalījumiem tiek pētītas šī novērtējuma priekšrocības un trūkumi salīdzinājumā ar nošķelto vidējo vērtību. Papildus šis novērtējums tiek salīdzināts ar citiem robustiem novērtējumiem, piemēram, Hubera novērtējumu, gludo Hubera novērtējumu, kā arī tiek analizēti tā un citu novērtējumu rezultāti uz reāliem datu piemēriem.