Perhitungan Rata Rata Myql Moving Average

Tutorial MS Excel Tutorial MS Excel menyediakan konsep dasar dan lanjutan tentang Excel. Tutorial Excel kami dirancang untuk pemula dan profesional. Microsoft Excel adalah program aplikasi komputer yang ditulis oleh Microsoft. Ini terutama terdiri dari tab, kelompok perintah dan lembar kerja. Hal ini terutama digunakan untuk menyimpan data tabular. Tutorial MS Excel kami mencakup semua topik MS Excel seperti pita dan tab, toolbar akses cepat, toolbar mini, tombol, lembar kerja, manipulasi data, pemformatan, fungsi, rumus, vlookup, isna dan lainnya. Prasyarat Sebelum belajar MS Excel, Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang Computer Fundamental. Tutorial MS Excel kami dirancang untuk membantu para pemula dan profesional. Kami menjamin bahwa Anda tidak akan menemukan masalah dalam tutorial MS Excel ini. Tapi jika ada kesalahan, silahkan posting masalah dalam bentuk kontak. Pemimpin Booster Cetakan Musim Dingin 2013 Vol. 13, No. 1 Dipercaya secara luas bahwa prinsipal yang baik adalah kunci sukses sebuah sekolah. Tidak ada Child Left Behind yang mendorong penggantian kepala sekolah di sekolah-sekolah dengan kinerja rendah, dan pemerintahan Obama telah membuat persyaratan bagi sekolah-sekolah yang menjalani perputaran dana yang didanai pemerintah federal. Yayasan telah menginvestasikan jutaan dolar selama dekade terakhir di New Leaders for New Schools, sebuah organisasi yang merekrut kandidat utama nontradisional dan mempersiapkan mereka untuk tantangan kepemimpinan sekolah. Dan Institut George W. Bush yang baru saja diluncurkan membuat fokus utamanya menjadi fokus kegiatannya. Namun sampai saat ini hanya sedikit penelitian yang ketat yang menunjukkan pentingnya kualitas utama untuk hasil siswa, apalagi praktik spesifik yang menyebabkan beberapa pelaku menjadi lebih sukses daripada yang lain. Seperti yang sering terjadi dalam diskusi kebijakan pendidikan, kita mengandalkan anekdot sebagai gantinya. Studi ini memberikan bukti baru tentang pentingnya kepemimpinan sekolah dengan memperkirakan kontribusi pelaku perorangan terhadap pertumbuhan prestasi belajar siswa. Pendekatan kami sangat mirip dengan penelitian yang mengukur nilai guru yang ditambahkan pada prestasi belajar siswa, kecuali perhitungannya diterapkan ke seluruh sekolah. Secara khusus, kami mengukur seberapa rata-rata pencapaian prestasi, disesuaikan dengan karakteristik siswa dan sekolah, berbeda di sekolah dasar di sekolah yang berbeda dan di sekolah yang sama pada titik waktu yang berbeda. Dari sini, kita bisa menentukan seberapa efektifnya bervariasi dari satu prinsipal sampai yang berikutnya. Hasil kami menunjukkan bahwa prinsipal yang sangat efektif meningkatkan pencapaian siswa biasa di sekolah mereka antara dua sampai tujuh bulan pembelajaran dalam satu tahun sekolah tidak efektif menurunkan prestasi dengan jumlah yang sama. Dampak ini agak lebih kecil daripada yang terkait dengan memiliki guru yang sangat efektif. Tapi guru memiliki dampak langsung hanya pada siswa di kelas mereka perbedaan kualitas utama mempengaruhi semua siswa di sekolah tertentu. Kami juga menyelidiki satu mekanisme yang dibahas secara luas dimana para pelaku mempengaruhi prestasi belajar siswa: pengelolaan transisi guru. Yang penting, karena omset guru yang tinggi dapat dikaitkan dengan peningkatan dan penurunan kualitas pengajaran, jumlah omzet sendiri memberikan sedikit wawasan tentang kebijaksanaan keputusan personil kepala sekolah. Namun, kami mengonfirmasikan bahwa guru yang meninggalkan sekolah dengan kepala sekolah yang paling sukses lebih cenderung berada di antara guru yang kurang efektif di sekolah mereka daripada guru yang meninggalkan sekolah yang dijalankan oleh kepala sekolah yang kurang berhasil. Komponen terakhir dari analisis kami mempertimbangkan dinamika pasar tenaga kerja utama, membandingkan keefektifan kepala sekolah yang beralih ke mereka yang tinggal di sekolah awal mereka. Dibatasi oleh inersia gaji dan tidak adanya ukuran kinerja yang bagus, pasar tenaga kerja utama tampaknya tidak menyingkirkan kepala sekolah yang paling tidak berhasil dalam meningkatkan prestasi belajar siswa. Hal ini terutama berlaku di sekolah yang melayani siswa kurang beruntung. Ini meresahkan, karena tuntutan memimpin sekolah semacam itu, termasuk kebutuhan untuk menarik dan mempertahankan guru berkualitas tinggi meskipun kondisi kerja yang kurang diminati, dapat memperkuat pentingnya memiliki pemimpin yang efektif. Database Texas Analisis kami bergantung pada data administratif yang dibangun sebagai bagian dari University of Texas di Dallas (UTD) Texas Schools Project. Bekerja dengan Texas Education Agency (TEA), proyek ini menggabungkan sumber data yang berbeda untuk membuat kumpulan data siswa, guru, dan kepala sekolah yang sesuai selama bertahun-tahun sekolah. Data tersebut mencakup semua guru, administrator, staf, dan siswa di Texas setiap tahun, yang memungkinkan deskripsi akurat tentang sekolah yang dipimpin oleh masing-masing kepala sekolah. Sistem Informasi Manajemen Pendidikan Publik (PEIMS), database TEA di seluruh negara bagian, melaporkan data demografi utama, termasuk ras, etnisitas, dan gender untuk siswa dan personil sekolah, serta kelayakan siswa untuk makan siang bersubsidi (indikator standar kemiskinan). PEIMS juga berisi informasi tahunan terperinci mengenai pengalaman guru dan administrator, gaji, pendidikan, ukuran kelas, kelas, populasi yang dilayani, dan subjek. Yang penting, database ini bisa digabungkan dengan informasi tentang prestasi belajar siswa di sekolah, kelas, dan tahun. Dimulai pada tahun 1993, sekolah-sekolah Texas telah menerapkan Texas Assessment of Academic Skills (TAAS) setiap musim semi untuk siswa yang memenuhi syarat di kelas 3 sampai 8. Oleh karena itu, analisis kami berfokus pada kepala sekolah di sekolah dasar dan menengah, untuk siapa mungkin untuk mengembangkan ukuran kinerja. Data personil menggabungkan waktu sebagai guru dan sebagai administrator ke dalam pengalaman total, jadi tidak mungkin untuk mengukur masa kerja sebagai kepala sekolah secara akurat bagi mereka yang menjadi kepala sekolah sebelum tahun awal data kami (tahun ajaran 199091). Oleh karena itu kami berkonsentrasi pada tahun-tahun 1995 sampai 2001. Selama periode ini, kami dapat mengamati 7.420 prinsipal masing-masing dan menggunakan 28.147 observasi utama tahunan. Mengukur Kualitas Prinsipal Tantangan mendasar untuk mengukur dampak pemimpin sekolah adalah memisahkan kontribusi mereka dari banyak faktor lain yang mendorong pencapaian siswa. Misalnya, sebuah sekolah yang melayani sebagian besar keluarga makmur dapat menciptakan ilusi bahwa ia memiliki kepala sekolah yang hebat, ketika latar belakang keluarga menjadi penyebab utama pencapaian tinggi. Sebagai alternatif, sebuah sekolah yang melayani siswa yang kurang beruntung tampaknya tampil buruk namun sebenarnya memiliki kepala sekolah yang hebat yang menghasilkan hasil yang lebih baik daripada yang dilakukan oleh kepala sekolah lainnya. Model nilai tambah dasar kami mengukur keefektifan kepala sekolah dengan memeriksa sejauh mana pencapaian matematika di sekolah lebih tinggi atau lebih rendah daripada yang diharapkan berdasarkan karakteristik siswa di sekolah tersebut, termasuk pencapaian mereka di tahun sebelumnya. Dengan kata lain, ini mengkaji apakah beberapa sekolah memiliki prestasi lebih tinggi daripada sekolah lain yang melayani siswa dan atribut serupa yang membedakan prestasi dengan kepala sekolah. Pendekatan ini sangat mirip dengan yang digunakan dalam penelitian yang mengukur kualitas guru menggunakan database yang melacak kinerja siswa individual dari waktu ke waktu. Perhatian utama dengan pendekatan ini adalah bahwa mungkin ada faktor yang tidak terukur yang mempengaruhi kinerja sekolah. Data kami hanya berisi informasi dasar tentang karakteristik latar belakang siswa, seperti gender, ras atau etnis, dan kelayakan untuk makan siang bersubsidi. Akibatnya, kita tidak bisa mengendalikan langkah-langkah yang lebih bernuansa siswa dan keluarga mereka, seperti motivasi atau kekayaan. Namun, kami mampu mengendalikan nilai tes siswa dari tahun sebelumnya, yang mungkin juga menangkap banyak karakteristik yang tidak dapat kami ukur secara langsung. Selain itu, ada juga faktor sekolah yang tidak berada di bawah kendali langsung sekolah, termasuk kualitas guru yang diwarisi oleh kepala sekolah. Di bawah ini kami menggambarkan pendekatan alternatif untuk mengisolasi kontribusi pokok saat ini. Dalam memperkirakan keefektifan utama, kami ingin meminimalkan pengaruh keadaan tertentu dan melihat perbedaan mendasar yang mendasar dalam dampak. Masalah ini penting karena dampak prinsipal mungkin berbeda dengan kepemilikan di sekolah. Prinsipal berdampak pada kualitas staf pengajar (baik negatif maupun positif), misalnya, mungkin meningkat seiring berjalannya waktu karena porsi guru yang dipekerjakan di arlojinya meningkat. Untuk menjelaskan perbedaan efektivitas yang terkait dengan kepemilikan sebagai kepala sekolah di sekolah tertentu, kami memulai analisis kami dengan memusatkan perhatian pada data dari tiga tahun pertama sebuah sekolah memimpin sebuah sekolah. Analisis pertama ini menunjukkan bahwa standar deviasi keefektifan utama adalah 0,21 standar deviasi nilai tes (lihat Tabel 1). Ini adalah angka yang sangat besar, mungkin luar biasa besar, menyiratkan bahwa kepala sekolah pada persentil ke-75 dari ukuran efektivitas ini menunjukkan pencapaian prestasi rata-rata sebesar 0,11 standar deviasi (relatif terhadap pokok rata-rata), sementara satu di persentil ke 25 menunjukkan kerugian rata-rata 0,15 Standar deviasi Perbedaan ini bahkan lebih terasa lagi di sekolah-sekolah dengan tingkat kemiskinan tinggi, di mana kesenjangan antara pokok persentil ke-25 dan ke-75 lebih dari sepertiga dari standar deviasi. Rata-rata di semua sekolah, dampak memiliki deviasi standar utama lebih efektif daripada rata-rata pokoknya adalah tujuh bulan pembelajaran selama satu tahun akademik. Seperti disebutkan di atas, perkiraan awal variabilitas dalam keefektifan utama ini sebagian dapat mencerminkan perbedaan karakteristik sekolah yang tidak berada di bawah pengendalian prinsipal, seperti kualitas bangunan sekolah, atau keputusan yang dibuat oleh administrator distrik dan juga pengaruh orang tua yang tidak terukur. Akibatnya, mungkin melebih-lebihkan jumlah pengaruh pelaku sebenarnya. Kami mulai membahas masalah ini dengan mengukur keefektifan utama hanya berdasarkan pada perbandingan perbedaan dalam sekolah dalam pertumbuhan prestasi siswa dari waktu ke waktu. Dalam istilah yang paling sederhana, kami membandingkan rata-rata prestasi belajar siswa di sekolah yang sama dengan kepala sekolah yang berbeda. Metode ini menghilangkan pengaruh karakteristik siswa, sekolah, atau lingkungan yang tidak berubah dari waktu ke waktu. Kelemahan utamanya adalah mengabaikan semua perbedaan efektivitas utama sekolah, yang berpotensi meremehkan variasi variasi kualitas utama. Misalnya, jika masing-masing sekolah cenderung menarik kepala sekolah yang memiliki kualitas serupa setiap kali mencari kepala sekolah baru, pendekatan ini akan mengecilkan tingkat keragaman sebenarnya dalam keefektifan utama. Kami melakukan analisis kedua ini dengan menggunakan semua kepala sekolah dalam data kami, tidak hanya dalam tiga tahun pertama mereka yang memimpin sebuah sekolah, karena jumlah sekolah dengan dua kepala sekolah yang diamati dalam tiga tahun pertama mereka cukup kecil. (Perhatikan bahwa melakukan kembali analisis sebelumnya dengan menggunakan data pada semua kepala sekolah tidak secara signifikan mengubah hasil yang disajikan di atas.) Membatasi analisis terhadap perbandingan di sekolah, bagaimanapun, mengurangi perkiraan variasi variasi efektivitas utama menjadi dua. Bahkan perkiraan penurunan ini cukup besar, namun, menunjukkan bahwa peningkatan efisiensi dalam standarisasi 1-standar meningkatkan prestasi rata-rata sekolah dengan sedikit lebih dari 0,10 standar deviasi. Dampak ini kira-kira sebanding dengan yang diamati untuk variasi keefektifan guru dalam studi yang menggunakan jenis perbandingan di dalam sekolah yang sama. Dua metode pertama kami melibatkan perkiraan langkah-langkah efektif untuk masing-masing kepala sekolah dan kemudian menghitung standar deviasi dari tindakan tersebut. Meskipun faktor sekolah yang tidak terukur yang tidak terkait dengan kualitas utama tidak akan memengaruhi hasil ini, faktor tersebut akan meningkatkan perkiraan variasi variasi kualitas utama berdasarkan pendekatan ini. Oleh karena itu, kami menggunakan pendekatan ketiga yang mengukur variasi variasi efektivitas utama secara langsung dengan mengukur peningkatan fluktuasi pencapaian prestasi rata-rata sekolah ketika kepala sekolah baru mengasumsikan kepemimpinan, dibandingkan dengan fluktuasi khas dari tahun ke tahun. Berfokus pada variasi tambahan dalam pencapaian prestasi rata-rata sekolah di sekitar transisi utama mengurangi besarnya perkiraan. Meskipun demikian, hasilnya tetap signifikan secara pendidikan: peningkatan kualitas deviasi standar-standar diterjemahkan menjadi kira-kira 0,05 standar deviasi dalam pencapaian prestasi siswa rata-rata, atau hampir berkualitas di antara sekolah dan sekali lagi mengabaikan kecenderungan sekolah tertentu untuk menarik para pelaku dengan kualitas yang sama. Dari waktu ke waktu, menunjukkan bahwa hal itu mungkin mengecilkan pengaruh sebenarnya kepala sekolah. Hasil yang disajikan sejauh ini bergantung pada ukuran tidak langsung dari dampak utama, yaitu, keuntungan belajar siswa selama masa jabatan kepala sekolah di sekolah. Data tidak mencakup pengamatan tentang apa yang sebenarnya dilakukan atau gagal dilakukan, untuk memperbaiki pembelajaran. Sekarang kita beralih ke analisis interaksi kepala sekolah dengan staf pengajar, yang secara langsung membahas sejumlah debat kebijakan saat ini. Saluran utama yang dapat digunakan oleh kepala sekolah untuk meningkatkan kualitas pendidikan adalah dengan meningkatkan kualitas guru, baik dengan memperbaiki pengajaran yang diberikan oleh guru yang ada atau melalui transisi guru yang meningkatkan kualitas angkatan kerja sekolah. Perputaran guru per se telah mendapat perhatian kebijakan yang cukup besar, terutama karena kesulitan terdokumentasi dengan baik yang dialami guru baru. Manfaat potensial untuk mengurangi omset tetap bergantung pada keefektifan guru masuk dan keluar. Kami berharap para kepala sekolah dengan nilai tinggi lebih berhasil dalam mempertahankan guru yang efektif dan dengan cara yang kurang efektif. Prinsip yang kurang berkepentingan mungkin kurang berhasil dalam meningkatkan kualitas staf pengajar mereka, karena mereka kurang terampil dalam mengevaluasi kualitas guru, kurang menekankan pada keefektifan guru dalam keputusan kepegawaian, atau kurang berhasil dalam menciptakan lingkungan yang menarik dan mempertahankan Guru yang lebih baik Meskipun kepala sekolah yang lebih baik juga dapat menarik dan mempekerjakan guru yang lebih efektif, tidak adanya ukuran kualitas yang dapat diandalkan untuk guru baru dan fakta bahwa banyak kepala sekolah memiliki sedikit kontrol terhadap karyawan baru membuat kita fokus secara khusus pada perputaran. Sayangnya, data kami tidak berisi informasi langsung mengenai keputusan personil yang memungkinkan kami memisahkan transisi sukarela dan tidak disengaja, dan bukti yang ada menunjukkan bahwa guru dan bukan kepala sekolah memulai sebagian besar transisi. Selain itu, data Texas tidak sesuai dengan siswa dengan guru perorangan, yang berarti bahwa kita harus menarik kesimpulan tentang keefektifan guru dari informasi rata-rata di seluruh kelas. Dengan informasi rinci tentang keefektifan dan transisi guru, kami dapat menyelidiki apakah kepala sekolah yang lebih baik lebih cenderung menolak guru yang paling tidak efektif dan mengurangi kemungkinan guru yang lebih efektif pergi dengan sukarela. Dengan tidak adanya informasi semacam itu, bagaimanapun, kami memusatkan perhatian pada hubungan di antara sekolah di antara bagian guru yang keluar dari kelas masing-masing dan nilai tambah rata-rata untuk pencapaian siswa di kelas. Kami memeriksa bagaimana ini bervariasi dengan ukuran kualitas utama berdasarkan pencapaian prestasi siswa. Misalnya, di sebuah sekolah di mana siswa kelas 5 belajar lebih banyak daripada siswa kelas 4, kami mengharapkan seorang kepala sekolah yang baik untuk membuat lebih banyak perubahan pada staf pengajar kelas IV. Hasil analisis ini mengkonfirmasi bahwa hubungan antara omset guru yang lebih tinggi dan nilai rata-rata yang lebih rendah yang diberikan pada kelas tertentu lebih kuat saat kualitas utama meningkat. Pola hasil ini konsisten dengan teori bahwa pengelolaan kualitas guru merupakan jalur penting dimana kepala sekolah mempengaruhi kualitas sekolah. Kenyataan bahwa guru yang kurang efektif cenderung meninggalkan sekolah yang dikelola oleh kepala sekolah yang sangat efektif juga memvalidasi ukuran kualitas utama kami. Jika ukuran kami hanya menangkap suara acak dalam data daripada informasi tentang kualitas utama yang benar, kami tidak akan mengharapkannya terkait dengan kualitas dan perputaran guru. Transisi dan Kualitas Utama Seiring dengan pergantian guru, ketidakstabilan kepemimpinan sering disebut-sebut sebagai hambatan untuk memperbaiki sekolah dengan tingkat kemiskinan tinggi dan berkinerja rendah. Konsisten dengan masalah ini, kami mendapati bahwa sekolah Texas dengan proporsi siswa berpenghasilan rendah lebih tinggi cenderung memiliki kepala sekolah kelas satu dan cenderung tidak memiliki kepala sekolah yang telah berada di sekolah setidaknya enam tahun daripada mereka yang kurang berprestasi. Populasi yang kurang beruntung Menyortir sekolah dengan pencapaian awal daripada tingkat kemiskinan menghasilkan perbedaan yang lebih besar (lihat Gambar 1). Proporsi kepala sekolah di tahun pertama mereka yang memimpin sebuah sekolah kira-kira 40 persen lebih tinggi di sekolah-sekolah di kuartil terbawah dari prestasi rata-rata sebelumnya daripada di sekolah-sekolah di kuartil teratas, proporsi kepala sekolah yang telah berada di sekolah mereka saat ini setidaknya enam tahun kira-kira 50 persen lebih tinggi di sekolah dengan siswa berprestasi tinggi. Namun, impor omset kepemimpinan juga bergantung pada apakah personil berkualitas tinggi yang ditinggalkan, sesuatu yang penelitian sebelumnya tidak dapat diatasi. Oleh karena itu kami memeriksa apakah kemungkinan bahwa daun utama mengikuti tahun ketiga di sekolah bervariasi dengan keefektifannya dan dengan pangsa siswa berpenghasilan rendah di sekolah tersebut. Kami mengamati para pelaku membuat berbagai keputusan karir: tetap di sekolah yang sama dengan kepala sekolah, menjadi kepala sekolah di sekolah lain di distrik yang sama, menjadi kepala sekolah di distrik lain, pindah ke posisi kantor pusat, atau sekolah umum seluruhnya. Kami membagi prinsipal menjadi empat kelompok dengan ukuran yang sama berdasarkan perkiraan keefektifannya dengan menggunakan metode pertama dari tiga metode yang dijelaskan di atas. Kami juga membatasi data untuk hanya memasukkan kepala sekolah dengan pengalaman total kurang dari 25 tahun untuk meminimalkan komplikasi yang diperkenalkan oleh keputusan untuk pensiun. Hasil kami mengkonfirmasi bahwa pelaku paling tidak efektif cenderung tidak berada dalam posisi mereka saat ini dan kemungkinan besar akan meninggalkan sekolah negeri sepenuhnya. Kecuali sekolah dengan tingkat kemiskinan terendah, bagaimanapun, tidak ada hubungan yang konsisten antara kemungkinan bertahan sebagai pokok dan kualitas utama (lihat Gambar 2). Di sekolah-sekolah dengan kemiskinan tinggi, misalnya, pelaku di tengah dua kuartil efektivitas secara substansial lebih cenderung bertahan daripada di kuartal bawah. Prinsipal yang paling efektif cenderung tetap berada pada posisi yang sama dengan posisi di kuartil terbawah, namun jauh lebih mungkin bergerak daripada di tengah distribusi kualitas. Hasil lain yang muncul dari analisis ini yang mengganggu dari perspektif kebijakan adalah frekuensi dimana pelaku berkinerja rendah beralih ke posisi utama di sekolah lain. Kecenderungan ini sangat mencolok di sekolah-sekolah dengan kemiskinan tinggi, di mana lebih dari 12 persen orang miskin setiap tahunnya melakukan langkah tersebut. Sebaliknya, kurang dari 7 persen siswa termiskin di sekolah yang lebih makmur menjadi kepala sekolah di sekolah lain. Ini mungkin mencerminkan fakta bahwa menantang di sekolah-sekolah dengan kemiskinan tinggi untuk memisahkan dampak keadaan sekolah dari kualitas kepala sekolah, yang menyebabkan administrator distrik memberi kepala sekolah dari sekolah-sekolah kemiskinan tinggi kesempatan di sekolah yang berbeda. Kesimpulan sederhana, bagaimanapun, adalah bahwa operasi pasar kerja utama tidak muncul untuk menyaring pelaku yang paling tidak efektif. Sebaliknya, mereka sering pindah ke sekolah yang berbeda, mungkin mencerminkan tawaran yang diperlukan untuk menyingkirkan pemimpin yang tidak efektif dalam organisasi sektor publik. Berpotensi, di sinilah pengawas memasuki gambar. Membuat keputusan yang baik mengenai retensi dan penugasan kepala sekolah mungkin termasuk karakteristik pembeda pengawas sukses, sebuah kemungkinan yang memerlukan studi tambahan. Peran kepala sekolah dalam mendorong pembelajaran siswa merupakan aspek penting dalam diskusi kebijakan pendidikan. Kepemimpinan yang kuat dipandang sangat penting untuk revitalisasi sekolah yang gagal. Namun, sampai saat ini, diskusi ini sebagian besar tidak mendapat informasi dari analisis sistematis mengenai pengaruh prinsipal terhadap hasil siswa. Menentukan dampak prinsipal pada pembelajaran adalah masalah analitis yang sangat sulit. Namun, pendekatan konservatif yang paling konservatif dalam pendekatan kami menunjukkan variasi substansial dalam keefektifan utama: pokok di 16 persen teratas distribusi kualitas akan menghasilkan keuntungan siswa tahunan yaitu 0,05 standar deviasi lebih tinggi daripada pokok rata-rata untuk semua siswa di sekolah mereka. . Ada banyak saluran di mana kepala sekolah mempengaruhi kualitas sekolah, walaupun mekanisme yang tepat mungkin berbeda di setiap distrik dengan struktur peraturan dan kelembagaan yang menentukan otoritas utama. Karena semua kepala sekolah berpartisipasi dalam keputusan kepegawaian, kami fokus pada komposisi omset guru. Untuk para pelaku terbaik, tingkat pergantian guru paling tinggi di kelas di mana guru paling tidak efektif, mendukung keyakinan bahwa peningkatan efektivitas guru menyediakan saluran penting yang dengannya kepala sekolah dapat meningkatkan kualitas pendidikan. Akhirnya, pola transisi utama menunjukkan bahwa itu adalah yang paling tidak dan paling efektif yang cenderung meninggalkan sekolah, menunjukkan beberapa kombinasi faktor dorongan dan daya tarik. Pola ini terutama diucapkan di sekolah-sekolah dengan kemiskinan tinggi. Hal ini juga mengkhawatirkan bahwa sebagian besar kepala sekolah yang tidak efektif di sekolah dengan tingkat kemiskinan tinggi mengambil posisi utama di sekolah dan distrik lain. Jelas, masih banyak yang perlu dipelajari tentang dinamika pasar kerja utama. Untuk hasil siswa, penekanan yang lebih besar pada pemilihan dan retensi kepala sekolah berkualitas tinggi tampaknya memiliki hasil yang sangat tinggi. Gregory F. Branch adalah manajer program di University of Texas di Dallas Education Research Center. Eric A. Hanushek adalah rekan senior di Hoover Institution of Stanford University. Steven G. Rivkin adalah profesor ekonomi di University of Illinois di Chicago. Institutional kelas manajemen data backtesting strategi penyebaran solusi: - ekuitas, opsi, masa depan, mata uang, keranjang dan instrumen sintetis kustom didukung - beberapa feed data latency rendah didukung (pengolahan Kecepatan dalam jutaan pesan per detik pada terabyte data) - Strategi dan pengoptimalan backtesting dan strategi berbasis C - eksekusi multipel banyak didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi pesanan FIX QuantFACTORY - Pengelolaan data kelas institusional dengan strategi penyebaran strategi backtesting: - QuantDEVELOPER - framework dan IDE Untuk pengembangan strategi trading, debugging, backtesting dan optimasi, tersedia sebagai plugin Visual Studio - QuantDATACENTER - memungkinkan untuk mengelola gudang data historis dan menangkap data pasar laten real-time atau ultra low dari penyedia dan bursa - QuantENGINE - memungkinkan untuk menyebarkan Dan menjalankan strategi yang telah dikompilasi - multi-aset, multi-peri Data latensi rendah, beberapa broker mendukung solusi pengelolaan data institusional kelas dua strategi backtesting: - Sistem backples tingkat backQuest - C dan VisualBasic backtesting dan perdagangan, multi-aset, pengujian tingkat intraday, pengoptimalan, WFA, dll. Banyak broker dan umpan data yang didukung. - QuantTrader - lingkungan perdagangan produksi - QuantBase - manajemen data terpusat - QuantRouter - routing data dan ketertiban Manajemen data kelas institusional solusi backtesting strategi penyebaran: - solusi multi-aset, beberapa data feed didukung, database mendukung semua tipe RDBMS yang menyediakan antarmuka JDBC , Misalnya Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL dll - klien dapat menggunakan IDE untuk menyusun strategi mereka baik di Java, Ruby atau Python, atau mereka dapat menggunakan strategi mereka sendiri IDE - beberapa eksekusi broker didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi perintah FIX Institutional - Solusi pengelolaan strategi backtesting kelas: - solusi multi-aset (forex, opsi, futures, saham, ETF, komoditas, instrumen sintetis dan spread derivatif khusus dll), beberapa feed data didukung - kerangka kerja untuk pengembangan strategi perdagangan, debugging, backtesting Dan optimasi - beberapa eksekusi broker didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi perintah FIX (IB, JPMorgan, FXCM dll.) Platform perangkat lunak khusus yang terintegrasi dengan data Tradestations untuk backtesting dan auto-trading: - data intraday harian (kami saham untuk 43 tahun, berjangka untuk 61 Tahun) - praktis untuk backtesting sinyal berbasis harga (technical analysis), dukungan untuk bahasa pemrograman EasyLanguage - mendukung saham AS ETFs , Futures, indeks AS, saham Jerman, indeks Jerman, forex gratis untuk klien broker Tradestation - 249,95 bulanan untuk non-profesional (platform perangkat lunak Tradestation saja, tanpa brokerage) - 299,95 bulanan untuk para profesional (platform perangkat lunak Tradestation saja, tanpa brokerage) Dedicated Platform perangkat lunak untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian tingkat portofolio dan optimasi, charting, visualisasi, pelaporan kustom, analisis multi-threaded, charting 3D, analisis WFA dll - terbaik untuk sinyal backtesting price based (analisis teknis) - tautan langsung ke eSignal, Pialang Interaktif, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, feed sesuai DDE, MS, txtfiles dan lainnya (Yahoo Finance. ) - satu kali biaya 279 untuk edisi Standar atau 339 untuk edisi Professional Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - backtesting dan backtesting tingkat sistem portofolio, pengujian multi-aset, tingkat intraday, optimasi, visualisasi dll - memungkinkan integrasi R, Auto-trading dalam bahasa scripting Perl dengan semua fungsi dasar yang ditulis dalam bahasa C asli, disiapkan untuk co-location server - dukungan FXCM dan Interactive Brokers yang asli - dukungan FXCM gratis, 100 per bulan untuk platform IB, hubungi Salesseertrading untuk opsi lain Platform perangkat lunak yang disediakan untuk Backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis sehari-hari, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), script C - ekstensi perangkat lunak yang didukung - penanganan umpan data, eksekusi strategi dll - 799 per lisensi, 150 tahunan Biaya setelah platform perangkat lunak khusus untuk backtesting, optimasi, atribusi dan analisis kinerja: - Axioma atau 3rd part Y data - analisis faktor, pemodelan risiko, analisis siklus pasar Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), mendukung strategi harian, pengujian tingkat portofolio dan pengoptimalan - Edisi Penyu - mesin backtesting, Grafik, laporan, pengujian EoD - Edisi Profesional - editor sistem plus, analisis berjalan, strategi intraday, pengujian multi-threaded dll - Edisi Pro Plus - ditambah grafik permukaan 3D, scripting dll - Builder Edition - IB API, debugger dll. - Edisi Penyu 990 - Edisi Profesional 1.990 - Edisi Pro Plus 2.990 - Edisi Builder 3.990 Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom dll - terbaik untuk backtesting Sinyal berbasis harga (technical analysis) - link langsung ke Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM dan lain-lain - data fro File teks, eSignal, Google Finance, keuangan Yahoo, IQFeed dan lain-lain - fungsionalitas dasar (fungsionalitas EoD) - fungsionalitas gratis - disewakan dari lisensi seumur hidup 50 bulan atau 995 Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - terbaik untuk backtesting Sinyal berbasis harga (technical analysis), mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom - mendukung C dan Visual Basic - link langsung ke Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles dan lainnya (Yahoo Finance. ) - lisensi abadi - 499 - sewa 50 per bulan Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian tingkat portofolio dan pengoptimalan, pembuatan grafik, visualisasi, pelaporan kustom - sinyal teknis dan juga fundamental, dukungan multi-aset - 245 untuk Versi Tingkat Lanjut (penyedia data gratis) - 595 untuk Versi Premium (mendukung beberapa penyedia data dan pialang) Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting ( Analisis teknis) - data build-in untuk ekuitas, futures dan forex (saham harian AS dari tahun 1990, futures harian 31 tahun, forex dari tahun 1983 dll) - harga dari 45 bulan sampai 295 bulan (harga tergantung pada ketersediaan data) Platform perangkat lunak khusus Untuk backtesting dan auto-trading: - menggunakan bahasa MQL4, yang digunakan terutama untuk perdagangan pasar forex - mendukung beberapa broker forex dan feed data - mendukung Mengelola beberapa akun Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal berbasis harga backtesting (analisis teknis), dukungan untuk bahasa pemrograman EasyLanguage - mendukung banyak umpan data (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal dll.), Dukungan langsung untuk beberapa broker (Pialang Interaktif dll.) - Multicharts 797 per tahun - Masa pakai Multicharts 1.497 - Multicharts Pro 9.900 (Bloomberg Thomson Reuters data feed dll.) Alat backtesting berbasis web untuk menguji Strategi pemetikan saham: - Saham AS ETFs (harian) - data fundamental point-in-time sejak tahun 1999 - strategi jangka panjang, sinyal didorong arus harga - Desainer - 139 bulan - Manajer - 199 bulan - fungsionalitas lengkap Portofolio Analytics menggunakan data pasar frekuensi tinggi: - Produk ini untuk penggunaan pedagang kecil dengan frekuensi rendah, menengah, dan tinggi. Semua perhitungan dilakukan dengan menggunakan data pasar frekuensi tinggi yang memberi manfaat bagi para pedagang peneliti frekuensi rendah dan tinggi. - backtesting intraday, manajemen risiko portofolio, peramalan dan optimasi pada setiap harga detik, menit, jam, akhir hari. Masukan model sepenuhnya terkendali. - 8k pasar mencentang sumber data sejak 2012 (saham, indeks ETF diperdagangkan di NASDAQ). Klien juga dapat mengunggah data pasarnya sendiri (misalnya saham China). - 40 metrik portofolio (rasio VaR, ETL, alpha, beta, Sharpe, rasio Omega, dll.) - mendukung R, Matlab, Java Python - 10 optimasi portofolio Alat backtesting berbasis web: - Harga saham AS (dailyintraday), sejak tahun 1998, data from QuantQuote - forex data from FXCM - supporting Trader Interactive Brokers for live trading Web based backtesting tool: - US stocks and ETFs prices (dailyintraday), since 2002 - fundamental data from Morningstar (over 600 metrics) - supporting Interactive Brokers for live trading Web based backtesting tools: - simple to use, asset allocation strategies, data since 1992 - time series momentum and moving average strategies on ETFs - Simple Momentum and Simple Value stock-picking strategies Web based backtesting tool: - up to 25 years data for 49 Futures and SP500 stocks - toolbox in Python and Matlab - Quantiacs hosts algorithmic trading competitions with investments ranging from 500k to 1 million Backtest Broker offers powerful, simple web based backtesting so ftware: - Backtest in two clicks - Browse the strategy library, or build and optimize your strategy - Paper trading, automated trading, and real-time emails - 1 per backtest and less WebCloud based backtesting tool: - FX (ForexCurrency) data on major pairs, going back to 2007 - SecondMinuteHourlyDaily bars - live trading compatible with any broker that is using Metatrader 4 as its backend Web based backtesting tool to test equity factor picking and asset allocation strategies: - multiple equity factors with proven alpha over market-cap benchmarks, multiple investment universes, risk management filters - asset allocation strategies backtests, mixing asset allocation and factor picking into one portfolio - free on SP 100 universe - 50month or 480year - broader US investment universes, UK EU stocks, asset allocation strategies Web based backtestingscreening tool: - over 10 000 US stocks, data up to 20 years history - fundamental technical criteria - free - limited functionality (1 year of data, no saved backtests etc.) - 50 a month - full functionality Free software environment for statistical computing and graphics, a lot of quants prefer to use it for its exceptional open architecture and flexibility: - effective data handling and storage facility, graphical facilities for data analysis, easily extended via packages - recommended extensions - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfolio, portfolioSim, backtest, etc. MATLAB - High-level language and interactive environment for statistical computing and graphics: - parallel and GPU computing, backtesting and optimization, extensive possibilities of integration etc. - price on request at here BacktestingXL Pro is an add-in for building and testing your trading strategies in Microsoft Excel 2010 and 2013: - users can use VBA to build strategies for BacktestingXL Pro, VBA knowledge is optional, users can construct trading rules on a spreadsheet using standard pre-made backtesting codes - supports pyramiding, shortlong position limiting, commission calculation, equity tracking, out-of-money controlling, buysell price customizing - multiple performancerisk reports - 74.95 for BacktestingXL Pro Free open source programming language, open architecture, flexible, easily extended via packages: - recommended extensions - pandas (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinance etc. FactorWave is simple to use web-based backtesting tool for factor investing: - allows user to mix multiple ETFoptionsfuturesequity factors with proven alpha over market-cap benchmarks - free - ETFStock Screener with 5 Factors - 149mo - free option options screener, futures strategies, vix strategies Web based backtesting tool: - simple to use, entry-level web-based backtesting tool to test relative strength and moving average strategies on ETFs - several types of strategies for free, complete backtesting functionality 34,99 monthly Free web b ased backtesting tool to test stock picking strategies: - US stocks, data from ValueLine from 1986-2014 - price and fundamental data, 1700 stocks, monthly granularity test