四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计OA北大核心CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD
Warm'sweighted maximum likelihood estimation of latent trait in the four-parameter logistic model
本文以四参数Logistic (4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证.研究结果表明,与通常的极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计的偏差(bias)明显减小,并且具有良好的返真性能.此外,在测试的长度较短和项目的区分度较小的情况下,加权极大似然估计依然保持了良好的统计性质,表现出更加显著的优势.
孟祥斌;陶剑;陈莎莉
东北师范大学教育学部,长春130024东北师范大学数学与统计学院,应用统计教育部重点实验室,长春130024东北师范大学数学与统计学院,应用统计教育部重点实验室,长春130024
社会科学
项目反应理论四参数Logistic模型加权极大似然估计
item response theoryfour-parameter logistic modelWarm's weighted maximum likelihood estimation
《心理学报》 2016 (8)
多维纵向能力及认知诊断的贝叶斯统计建模方法
1047-1056,10
国家自然科学基金项目(11501094,11571069),中国基础教育质量监测协同创新中心自主课题项目,应用统计教育部重点实验室开放课题(230026510),东北师范大学哲学社会科学校内青年基金项目(中央高校基本科研业务费专项资金资助,1409124).
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