Distance is determined by taking th

Distance is determined by taking the results of each calculation and subtracting
them from 1. Thus, the largest distance value for these two subjects is
associated with the Russell/Rao index, 1−2/7 = 3/7, while the smallest distance
is associated with the Matching and Dice coefficients, 1 − 4/7 = 3/7. After distances
are calculated for an entire set of data, they are combined into a matrix
that is entered into a standard clustering algorithm such as Ward’s (Ward, 1963).
3. Methodology
In order to compare the performance of these indices in terms of correctly
grouping individuals, a set of Monte Carlo simulations were conducted under
a variety of conditions, and the 4 distance measures, along with the raw data
method, were applied to assess their performance. The data for this Monte Carlo
study were generated using a 2-parameter logistic (2PL) model, which takes the
following form:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระยะทางจะถูกกำหนด โดยนำผลลัพธ์ของการคำนวณแต่ละ และลบพวกเขาจาก 1 ดังนั้น เป็นค่าระยะทางมากสุดสำหรับวิชาเหล่านี้สองเกี่ยวข้องกับดัชนี รัสเซล/Rao, 1−2/7 = 3/7 ในขณะที่ระยะห่างน้อยที่สุดเกี่ยวข้องกับการจับคู่และลูกเต๋าสัมประสิทธิ์ − 1 4 7 = 3/7 หลังจากระยะทางมีคำนวณสำหรับการตั้งค่าทั้งหมดของข้อมูล พวกเขารวมกันเป็นเมทริกซ์ที่ถูกป้อนลงในอัลกอริธึม clustering แบบมาตรฐานเช่นวอร์ด (Ward, 1963)3. วิธีการเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของดัชนีเหล่านี้ในแง่ของอย่างถูกต้องการจัดกลุ่มบุคคล ชุดจำลองมอนติคาร์โลได้ดำเนินการภายใต้ความหลากหลายของเงื่อนไข และมาตรการระยะ 4 พร้อมกับข้อมูลดิบวิธี ถูกนำไปใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของพวกเขา ข้อมูลนี้คาร์โลศึกษาสร้างขึ้นโดยใช้รูปแบบโลจิสติก 2-พารามิเตอร์ (2PL) ซึ่งใช้เวลาการแบบฟอร์มต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระยะทางจะถูกกำหนดโดยการใช้ผลของแต่ละการคำนวณและการลบ
พวกเขาจาก 1. ดังนั้นค่าระยะทางที่ใหญ่ที่สุดสำหรับทั้งสองวิชา
ที่เกี่ยวข้องกับดัชนีรัสเซล / ราว 1-2 / 7 = 3/7 ขณะที่ระยะทางที่น้อยที่สุด
คือ ที่เกี่ยวข้องกับการจับคู่และค่าสัมประสิทธิ์ลูกเต๋า 1 - 4/7 = 3/7 หลังจากระยะทาง
คำนวณสำหรับทั้งชุดของข้อมูลที่พวกเขาจะรวมกันเป็นเมทริกซ์
ที่จะเข้าสู่ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มมาตรฐานเช่นวอร์ด (วอร์ด 1963).
3 วิธีการ
ในการที่จะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของดัชนีเหล่านี้ในแง่ของความถูกต้อง
บุคคลการจัดกลุ่มชุดของ Monte Carlo จำลองได้ดำเนินการภายใต้
ความหลากหลายของเงื่อนไขและ 4 มาตรการระยะทางพร้อมกับข้อมูลดิบ
วิธีการถูกนำไปใช้ในการประเมินผลการปฏิบัติงานของพวกเขา . ข้อมูลสำหรับการนี้ Monte Carlo
การศึกษาที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ 2 พารามิเตอร์โลจิสติก (2PL) รุ่นซึ่งจะนำ
รูปแบบต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระยะทางที่กำหนด โดยการใช้ผลของแต่ละการคำนวณและการลบจาก 1 ดังนั้นระยะทางที่ใหญ่ที่สุดค่าสำหรับสองวิชาคือที่เกี่ยวข้องกับดัชนีรัสเซล / ราว 1 − 2 / 7 = 3 / 7 , ในขณะที่ระยะทางน้อยที่สุดเกี่ยวข้องกับการจับคู่และลูกเต๋าเท่ากับ 1 − 4 / 7 = 3 / 7 หลังจากระยะทางคำนวณสำหรับทั้งชุดของข้อมูลที่พวกเขาจะรวมกันเป็นเมทริกซ์ที่เข้าสู่มาตรฐานขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม เช่น วอร์ด ( ward , 1963 )3 . วิธีการเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของดัชนีเหล่านี้ในแง่ของอย่างถูกต้องกลุ่มบุคคล , ชุดของมอนติคาร์โลจำลองการทดลองภายใต้ความหลากหลายของเงื่อนไขและมาตรการ 3 ระยะ พร้อมกับข้อมูลดิบวิธีที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของพวกเขา ข้อมูลนี้ มอนติ คาร์โลศึกษาสร้างขึ้นโดยใช้สองรูปแบบโลจิสติก ( 2pl ) ซึ่งใช้เวลาแบบฟอร์มต่อไปนี้ :