Pérdida de peso foros nosotros
Esta información se basa en las respuestas de nuestros países miembros a un cuestionario periódico. Las tablas reflejan la situación a 10 de octubre de 2019. Los indicadores pueden, sin embargo, cambiar con el tiempo, por lo que se le aconseja en caso de necesidad, verificar los datos reales con las autoridades nacionales de los países miembros.
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Foro sobre peso saludable
Estoy utilizando la clasificación TMVA BDT. Necesito entrenar y probar el método en muestras discretas de señal y fondo. Tengo algunas preguntas relacionadas con la asignación de pesos para mezclar adecuadamente los diferentes procesos de fondo en proporciones adecuadas. Supongamos que consideramos que hay un proceso de señal y 3 procesos de fondo para unos productos de estado final específicos. ¿Podría decirme si estoy diciendo esto de forma correcta para asegurar que en mi muestra las muestras de señal y de fondo estén en proporción 1:1?
En primer lugar, tenemos que asegurarnos de que todos los eventos de señal y fondo tienen la misma luminosidad. Para ello, ponderaremos cada evento en la señal y el fondo por (sección transversal)*luminosidad/(total_eventos).
Entonces, en la muestra de entrenamiento, supongamos que en el fondo tenemos N1 eventos para el proceso B1, N2 para el fondo B2 y N3 para B3 con la misma luminosidad. Entonces ponderamos cada uno de ellos a 1/N1, 1/N2 y 1/N3 respectivamente. Luego, dejamos que el TMVA se encargue de la normalización por:
También he leído en algunas consultas relacionadas con los pesos, que es suficiente tener SignalWeight=1 y BackgroundWeight=1 en el método de clasificación. ¿Podría explicarme por qué es así y si me estoy perdiendo algo?
Foro de pérdida de peso
Al principio, estaba confundido acerca de las cargas externas de mis indicadores reflectantes. Todos los indicadores reflectantes (excepto 2) tenían una carga exterior negativa. Me aseguré de que no se trataba de un problema de codificación inversa. Entonces procedí a eliminar un indicador formativo con un VIF superior a 3. Esto “arregló” todas las cargas externas. Esto “arregló” todas las cargas externas de mis indicadores reflexivos (ahora todas son positivas). ¿Podría alguien explicarme esto? ¿Por qué un indicador formativo afecta a los indicadores reflexivos de otros constructos? “La fiabilidad de un constructo es independiente y se calcula por separado de la de otros constructos” (Urbach & Ahlemann, 2010, p.18). ¿Estoy mezclando algo aquí?
Incluso después de eliminar 2 indicadores formativos con un VIF de 3,1 y 2,5, las cargas y pesos de los indicadores formativos tienen valores tanto negativos como positivos. ¿Cómo puede explicarse esto? Al comprobar la significación de los pesos y cargas de los indicadores formativos, ninguno de ellos es significativo. Creo que el caso de mis indicadores formativos puede deberse a un problema general de multicolinealidad. No obstante, ¿cuál sería la mejor manera de proceder para obtener resultados significativos?
Foros populares sobre pérdida de peso
Tengo una herramienta que estoy construyendo para normalizar localmente los resultados de las pruebas de los estudiantes para nuestro programa de superdotados / altamente capaces. Tengo cada escuela y grado desglosado en tablas separadas, mirando a las pruebas específicas para cada grado. He aplicado con éxito puntuaciones z a cada prueba, y un compuesto a cada estudiante y rango.
Quiero poder cambiar el peso de cada prueba y he encontrado los nodos de la comunidad Erlwood, que incluye el nodo Desirability Ranking que me permite aplicar el peso que quiero. Mi pregunta es en qué momento del flujo de trabajo aplico el peso en este caso, ¿antes de que se normalice? ¿después?
