计算机化自适应测验中能力估计新方法

来源 :江西师范大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：abcnews

【摘要】

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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

【作者】

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李佳丁树良

【机构】

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江西师范大学计算机信息工程学院

【出处】

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江西师范大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2019年2期

【关键词】

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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 MAP EAP NMLE ability estimation efficiency

【基金项目】

：

国家自然科学基金(31500909,31360237,31160203,30860084,11401271),江西省教育厅科学技术(GJJ170212)资助项目.

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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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