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# 统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|CSCE582 Calculate the euclidean distance

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## 统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|Calculate the euclidean distance

In order to have some information about the agreement in each subset of experts, we first calculate a distance between pairs of preferences (scoring vector). Since the arithmetic mean minimizes the sum of distances to individual values with respect to the Euclidean metric, it seems reasonable to use this metric for measuring the distance among scoring vectors. Let $\left(\mathrm{S}\left(\mathrm{x}{1}\right), \ldots, \mathrm{S}\left(\mathrm{x}{\mathrm{n}}\right)\right)$ and $\left(\mathrm{S}^{\prime}\left(\mathrm{x}{1}\right), \ldots, \mathrm{S}^{\prime}\left(\mathrm{x}{\mathrm{n}}\right)\right)$ be two individual or collective scoring vectors. The distance between these vectors by means of the Euclidean metric is derived by (1).
$$d\left(s, s^{\prime}\right)=\sqrt{\sum_{u=1}^{n}\left(s\left(x_{u}\right)-S^{\prime}\left(x_{u}\right)\right)^{2}}$$

## 统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|Calculate the overall agreement measure

We calculate a specific agreement measure which is based on the distances among individual and collective scoring vectors in each subset of experts. The overall agreement measure is derived by (2).
$$M\left(C_{r} I\right)=1-\frac{\sum_{V_{i} \in I} d\left(S_{i}, S\right)}{|I| S_{1} \sqrt{n}}$$
We note that $S_{1} \sqrt{n}$ is the maximum distance among scoring vectors, clearly between $\left(S\left(x_{1}\right), \ldots, S\left(x_{n}\right)\right)=\left(s_{1}, \ldots, S_{1}\right)$ and $\left(S^{\prime}\left(x_{1}\right), \ldots, S^{\prime}\left(x_{n}\right)\right)=(0, \ldots, 0) ; d\left(S, S^{\prime}\right)=S_{1} \sqrt{n}$. $M(C, I)$ is equal to 0 if $I=\phi$. Then, $M(C, I) \in[0,1]$, for every $(C, I) \in C \times P(V)$. It is easy to see that the overall agreement measure satisfies the other axioms of (Bosch, 2005), Anonymity and Neutrality.

# 贝叶斯网络代写

## 统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|Calculate the euclidean distance

$$d\left(s, s^{\prime}\right)=\sqrt{\sum_{u=1}^{n}\left(s\left(x_{u}\right)-S^{\prime}\left(x_{u}\right)\right)^{2}}$$

## 统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|Calculate the overall agreement measure

$$M\left(C_{r} I\right)=1-\frac{\sum_{V_{i} \in I} d\left(S_{i}, S\right)}{|I| S_{1} \sqrt{n}}$$

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