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计算机化自适应测验中能力估计新方法
被引量：
4
1
作者
李佳
丁树良
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期142-146,共5页
能力估计的极大似然估计方法(MLE)不能处理全0或全1的被试反应模式,若事先设置好能力估计的上下界,则会导致能力估计的有效范围缩小的后果;而贝叶斯估计方法需要选择先验分布,先验分布的选择必须很慎重.在原有似然函数的基础上,构建2个...
能力估计的极大似然估计方法(MLE)不能处理全0或全1的被试反应模式,若事先设置好能力估计的上下界,则会导致能力估计的有效范围缩小的后果;而贝叶斯估计方法需要选择先验分布,先验分布的选择必须很慎重.在原有似然函数的基础上,构建2个新的项目,提出了改进的MLE方法(NMLE).NMLE既不需要能力先验分布,也不会缩小能力估计范围,而且可以处理各种反应模式.蒙特卡洛实验结果表明新方法表现良好.
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关键词
贝叶斯众数估计方法
期望后验估计方法
改进的极大似然估计方法
能力估计效率
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职称材料
题名
计算机化自适应测验中能力估计新方法
被引量：
4
1
作者
李佳
丁树良
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期142-146,共5页
基金
国家自然科学基金(31500909
31360237
+3 种基金
31160203
30860084
11401271)
江西省教育厅科学技术(GJJ170212)资助项目
文摘
能力估计的极大似然估计方法(MLE)不能处理全0或全1的被试反应模式,若事先设置好能力估计的上下界,则会导致能力估计的有效范围缩小的后果;而贝叶斯估计方法需要选择先验分布,先验分布的选择必须很慎重.在原有似然函数的基础上,构建2个新的项目,提出了改进的MLE方法(NMLE).NMLE既不需要能力先验分布,也不会缩小能力估计范围,而且可以处理各种反应模式.蒙特卡洛实验结果表明新方法表现良好.
关键词
贝叶斯众数估计方法
期望后验估计方法
改进的极大似然估计方法
能力估计效率
Keywords
MAP
EAP
NMLE
ability
estimation
efficiency
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计算机化自适应测验中能力估计新方法
李佳
丁树良
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
4
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