近年来,项目反应时间数据的建模是心理和教育测量领域的热门方向之一。针对反应时间的对数正态模型和Box-Cox正态模型的不足,本文在van der Linden的分层模型框架下基于偏正态分布建立一个反应时间的对数线性模型,并成功给出模型参数估...近年来,项目反应时间数据的建模是心理和教育测量领域的热门方向之一。针对反应时间的对数正态模型和Box-Cox正态模型的不足,本文在van der Linden的分层模型框架下基于偏正态分布建立一个反应时间的对数线性模型,并成功给出模型参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法。模拟研究和实例分析的结果均表明,与对数正态模型和BoxCox正态模型相比,对数偏正态模型表现出更加优良的拟合效果,具有更强的灵活性和适用性。展开更多
文摘近年来,项目反应时间数据的建模是心理和教育测量领域的热门方向之一。针对反应时间的对数正态模型和Box-Cox正态模型的不足,本文在van der Linden的分层模型框架下基于偏正态分布建立一个反应时间的对数线性模型,并成功给出模型参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法。模拟研究和实例分析的结果均表明,与对数正态模型和BoxCox正态模型相比,对数偏正态模型表现出更加优良的拟合效果,具有更强的灵活性和适用性。
