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三参数Normal-Ogive模型参数估计的SAEM算法
1
作者
孟祥斌
刘佳
丁锐
《心理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第2期450-460,共11页
Normal-Ogive模型是项目反应理论的代表性模型之一,其参数估计主要是基于MCMC抽样实现的,但MCMC抽样的不足是计算效率较低。针对这一问题,本文以混合模型(mixture model)的视角,通过变量扩充,提出三参数normalogive(3PNO)模型题目参数...
Normal-Ogive模型是项目反应理论的代表性模型之一,其参数估计主要是基于MCMC抽样实现的,但MCMC抽样的不足是计算效率较低。针对这一问题,本文以混合模型(mixture model)的视角,通过变量扩充,提出三参数normalogive(3PNO)模型题目参数估计的随机逼近EM(stochastic approximation EM,简称SAEM)算法,并通过Monte Carlo模拟对SAEM算法的主要影响因素、计算效率、估计的返真性进行验证。模拟研究的结果表明:SAEM算法能够准确实现3PNO模型题目参数估计的计算,并且具有较高的计算效率,表现出优良的计算性质。
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关键词
项目反应理论
三参数
normal
-
ogive
模型
SAEM算法
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职称材料
题名
三参数Normal-Ogive模型参数估计的SAEM算法
1
作者
孟祥斌
刘佳
丁锐
机构
东北师范大学应用统计教育部重点实验室
东北师范大学教育学部
出处
《心理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第2期450-460,共11页
基金
吉林省自然科学基金项目(20230101015JC)
国家社会科学基金“十三五”规划2020年度教育学重大招标课题(VLA200005)
教育部人文社会科学研究规划基金(19YJA880007)的资助。
文摘
Normal-Ogive模型是项目反应理论的代表性模型之一,其参数估计主要是基于MCMC抽样实现的,但MCMC抽样的不足是计算效率较低。针对这一问题,本文以混合模型(mixture model)的视角,通过变量扩充,提出三参数normalogive(3PNO)模型题目参数估计的随机逼近EM(stochastic approximation EM,简称SAEM)算法,并通过Monte Carlo模拟对SAEM算法的主要影响因素、计算效率、估计的返真性进行验证。模拟研究的结果表明:SAEM算法能够准确实现3PNO模型题目参数估计的计算,并且具有较高的计算效率,表现出优良的计算性质。
关键词
项目反应理论
三参数
normal
-
ogive
模型
SAEM算法
Keywords
item response theory
3-parameter normal ogive model
stochastic approximation EM algorithm
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
三参数Normal-Ogive模型参数估计的SAEM算法
孟祥斌
刘佳
丁锐
《心理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023
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