GDINA: An R Package for Cognitive Diagnosis Modeling

Cognitive diagnosis models (CDMs) have attracted increasing attention in educational measurement because of their potential to provide diagnostic feedback about students' strengths and weaknesses. This article introduces the feature-rich R package GDINA for conducting a variety of CDM analyses. Built upon a general model framework, a number of CDMs can be calibrated using the GDINA package. Functions are also available for evaluating model-data fit, detecting differential item functioning, validating the item and attribute association, and examining classification accuracy. A grapical user interface is also provided for researchers who are less familar with R. This paper contains both technical details about model estimation and illustrations about how to use the package for data analysis. The GDINA package is also used to replicate published results, showing that it could provide comparable model parameter estimation

Bridging Parametric and Nonparametric Methods in Cognitive Diagnosis

A number of parametric and nonparametric methods for estimating cognitive diagnosis models (CDMs) have been developed and applied in a wide range of contexts. However, in the literature, a wide chasm exists between these two families of methods, and their relationship to each other is not well understood. In this paper, we propose a unified estimation framework to bridge the divide between parametric and nonparametric methods in cognitive diagnosis to better understand their relationship. We also develop iterative joint estimation algorithms and establish consistency properties within the proposed framework. Lastly, we present comprehensive simulation results to compare different methods, and provide practical recommendations on the appropriate use of the proposed framework in various CDM contexts

Enhancing portfolio performance and VIX futures trading timing with markov-switching GARCH models

In the present paper, we test the use of Markov-Switching (MS) models with time-fixed or Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) variances. This, to enhance the performance of a U.S. dollar-based portfolio that invest in the S&P 500 (SP500) stock index, the 3-month U.S. Treasury-bill (T-BILL) or the 1-month volatility index (VIX) futures. For the investment algorithm, we propose the use of two and three-regime, Gaussian and t-Student, MS and MS-GARCH models. This is done to forecast the probability of high volatility episodes in the SP500 and to determine the investment level in each asset. To test the algorithm, we simulated 8 portfolios that invested in these three assets, in a weekly basis from 23 December 2005 to 14 August 2020. Our results suggest that the use of MS and MS-GARCH models and VIX futures leads the simulated portfolio to outperform a buy and hold strategy in the SP500. Also, we found that this result holds only in high and extreme volatility periods. As a recommendation for practitioners, we found that our investment algorithm must be used only by institutional investors, given the impact of stock trading fees.This research was funded by the Coordinación de la Investigación Científica at Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo and by the Instituto Politécnico Naciona

Caracterización molecular y fenotípica como herramienta de marcaje epidemiológico para cepas de salmonella de origen porcino

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DESCRIPCIÓN Y ANÁLISIS DEL GRADO DE APLICACIÓN DEL PROGRAMA INFORMÁTICO DE CUIDADOS, AZAHAR, EN EL HOSPITAL UNIVERSITARIO REINA SOFÍA DE CÓRDOBA. PLANTEAMIENTO DE NUEVAS LÍNEAS DE ACTUACIÓN

To provide qualitative nursing care starting from a jointly unity criteria was one of the objectives to register and manage the nursing care process through a computer program at the Hospital of Reina Sofia in Cordoba. We present a first assessment on its application.Prestar cuidados enfermeros de calidad a partir de una unidad consensuada de criterio fue uno de los objetivos para registrar y gestionar el Proceso de Atención de Enfermería a través de un programa informático, en el Hospital Reina Sofía de Córdoba. Se presenta una primera evaluación de su grado de aplicació

Moving object detection and tracking system : a real-time implementation

Parmi les paramètres plus importants lors de l'optimisation des ressources humaines, on peut compter le nombre de personnes qui entrent ou sortent d'un local, leur temps moyen de permanence et leurs vitesses instantannées et moyennes. Nous présentons un système de detection et suite d'objects en mouvement avec une caméra stationnaire pour calculer ces paramètres. Notre système est capable de décerner et suivre un objet en mouvement sur une scène réelle sans en avoir aucune information préalable. Il s'agit d'une méthode indépendante du model. Nous proposons une nouvelle variable ainsi qu'une sélection à une limite multiple pour la détection de mouvement qui travaille à partir de deux images-difference pour assurer un algorithme robuste. En outre, nous proposons une nouvelle méthode de mise a jour de l'image de référence et de résolution des problèmes de collision et d'occlusion

Identificación genética de bacterias ácido lácticas nativas en leche cruda de vaca y queso Poro artesanal

El sabor y aroma de los quesos se debe a la diversidad de compuestos producidos por los microorganismos, que actúan durante el cuajado de la leche y maduración de los quesos. El objetivo aquí fue, identificar bacterias ácido lácticas en leche cruda de vaca y el queso Poro artesanal que se elabora en Tabasco, México. El aislamiento de las bacterias lácticas (BAL) se realizó sobre agar MRS, LBS y M17. Las cepas aisladas fueron caracterizadas por morfología, tinción de Gram, pruebas bioquímicas y crecimiento a diferentes concentraciones de cloruro de sodio (NaCl) y pH. La identificación genética inició con la extracción del ADN, amplificación del gen ARN ribosomal 16S con cebadores universales para bacterias. Las amplificaciones resultantes fueron secuenciadas en un laboratorio externo. Se identificaron 31 BAL, donde se observó Lactobacillus rhamnosus (38,71%), Lactobacillus fermentum (29,03%), Lactobacillus plantarum (6,45%) en muestras de leche y queso. También se identificó Enterococcus durans (6,45%) en leche y Lactobacillus farciminis (3,23%) en queso Poro. Todas reportadas por sus características biotecnológicas, tal como cultivos iniciadores. Estos resultados serán la base para formular y estabilizar un cultivo iniciador, que pueda ser utilizado en la elaboración del queso Poro con leche pasteurizada