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基于小样本容量的IRT参数估计方法比较研究 被引量:7

Comparison among Parameter Estimation Methods Based on Small Sample under Item Response Theory
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摘要 目前IRT参数估计方法的研究大多数都是基于大样本容量,而基于小样本容量的IRT参数估计方法的研究较少。通过对IRT参数估计方法的比较分析给出了基于小样本容量的IRT参数估计方法。实验数据表明,恰当的估计方法(如改进初值的BP神经网络)能大大提高小样本的参数估计精度。 At present, the study of IRT parameter estimation method is mostly grounded on the large sample, while the study of IRT parameter estimation method based on the small sample is less. In this paper IRT parameter estimation methods based on the small sample are proposed and comparison among these methods is made. The results of the experiment show that the accuracy of the parameter estimation on small scale sample can be greatly improved with the proper estimation method, such as the BP neural network with improving initial value.
出处 《心理学探新》 CSSCI 2009年第5期72-76,共5页 Psychological Exploration
基金 国家自然科学基金(30860084) 江西省教育厅科技项目基金(GJJ08154) 卫生部项目(KY200704) 教电馆研项目(063120140 063120144) 江西省教学改革项目(JXJG-08-60-2)
关键词 CMLE MMLE/EM EAPE MCMC BP 蒙特卡洛模拟 CMIE MMLE/EM EAPE MCMC BP Monte Carlo simulation
  • 相关文献

参考文献12

  • 1Baker F B, Kim S H. hem Response Theory: Parameter Estimate Technique. 2^nd. ed. Marcel Dekker, 2004.
  • 2Hambleton R K, Swaminathan H. Item Response Theory: Principles and Applications. Boston: Klumer - Nijhoff Publishing, 1985.
  • 3Lord F M. Applications of Item Response Theory to practical testing poblems. Hillsdale N J: Lawrence Erlbaum Associates Inc, 1980.
  • 4罗芬,丁树良,胡小松,万宇文,甘登文.基于IRT若干参数估计方式的比较[J].江西师范大学学报(自然科学版),2003,27(1):56-60. 被引量:15
  • 5涂冬波,漆书青,蔡艳,戴海琦,丁树良.IRT模型参数估计的新方法--MCMC算法[J].心理科学,2008,31(1):177-180. 被引量:18
  • 6王权.“马尔可夫链蒙特卡洛”(MCMC)方法在估计IRT模型参数中的应用[J].考试研究,2006,2(4):45-63. 被引量:14
  • 7Richard J, Patz, Brian W, et al.. A straightforward approach to Markov Chain Monte Carlo Methods for Item Response Models. Journal of Educational and Behaviorial Statistics, 1999,24(2) : 146- 178.
  • 8Richard J, Patz, Brian W, et al.. Applications and extensions of MCMC in IRT: muhipehem types, missing data, and rated responses. Journal of Educational and Behaviorial Statistics, 1999, 24(4) :342 - 366.
  • 9Richard J, Patz, BrianW, Junker, et al.. The Hierarchical Rater Model for Rated Test items and its application to 'Large - scal Educational Asessment Data. Journal of Educational and Behaviorial Statistics,2002,27(4) :341 - 384.
  • 10谭云兰,丁树良,辛锐铭,冯慧君.基于IRT模型参数的BP神经网络估计[J].计算机工程与应用,2004,40(17):56-57. 被引量:15

二级参考文献24

  • 1谭云兰,丁树良,辛锐铭,冯慧君.基于IRT模型参数的BP神经网络估计[J].计算机工程与应用,2004,40(17):56-57. 被引量:15
  • 2陈希孺.概率论与数理统计[M].合肥:中国科学技术大学出版社,1996..
  • 3王能超.数值分析简明教程[M].北京:高等教育出版社,1995.140-150.
  • 4Frank B Baker. Item Response Theory:parameter estimate technique[M].Marcel Dekker, Inc, 1992:57~62,104~107,178~179
  • 5Susan E Embretson,Steven P.Reise Item Response Theory for psychologists,Lawrence Erlbaum Associates[M].Publishers,2000:5
  • 6胡守仁 余少波 戴葵.神经网络导论[M].北京:国防科技大学出版社,1998..
  • 7丛爽.面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用[M](第2版)[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2003..
  • 8丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用(第2版)[M].北京:中国科学技术大学出版社,2003..
  • 9Baker F B. Item response theory:Parameter estimate technique[M] .New York:Marcel Dekker, Inc, 1992.57 - 62; 104 - 107.
  • 10Hagan M T,Demath H B,Beale M H.Neural network design PWS publishing company[M].戴葵等译.神经网络设计.北京:机械工业出版社,2003.

共引文献52

同被引文献77

引证文献7

二级引证文献24

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