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两参数项目反应Logistic模型参数估计的一种新方法
作 者: 侯书红
导 师: 王涛
学 校: 云南师范大学
专 业: 应用数学
关键词: 项目反应理论 Logistic模型 项目特征曲线 能力参数 项目参数 泰勒逼近 最小二乘估计
分类号: O211.67
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
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内容摘要
在心理与教育测验的统计理论中,项目反应理论——也叫试题反应理论(Item Response Theory)是上个世纪中叶以来为了克服经典测验理论的不足而发展的新一代测验理论,Logistic模型是其中的主要模型,该模型研究的一个重要方面是对其项目参数与能力参数以及项目特征曲线(ICC)进行估计。目前最常用的估计方法是极大似然估计法(MLE),包括联合极大似然估计(JMLE)、条件极大似然估计(CMLE)、边际极大似然估计(MMLE)、Bayes参数法、EM算法等方法。这些方法均得不到估计量的显式解,只有数值解,当测验项目较多时,传统的求数值解的方法如Newton-Raphson迭代法等将带来巨大的计算量,而且这些方法高度依赖于初始值的选取,只有当初始值非常接近估计值的时候,迭代次数才会较少从而可以计算。近年来出现了如MCMC方法、EM算法等新兴方法,但是这些方法需要大量的模拟计算。本文首先运用Tayor展开探讨了项目特征曲线(ICC)的线性逼近,结合最小二乘估计方法给出了项目能力参数、项目参数和ICC的一种新的近似估计方法,然后把二元计分推广到多元计分,这样不仅得到了一种新的估计方法,而且符合国内的考试命题制度,最后通过改进上述参数估计的方法对被试全部答对或全部答错这种极大似然估计失效的场合也给出了有效的估计方法。本文的方法在计算上有较高的精度和较高的效率,而且在实际应用上是简便的。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 第1章 问题的提出 7-10 1.1 引言 7 1.2 项目反应理论与经典测验理论的比较 7-8 1.3 当代测验理论的发展 8-9 1.4 本文研究的问题 9-10 第2章 项目反应Logistic模型概要 10-19 2.1 项目特征曲线与Logistic模型 10-11 2.2 项目特征曲线示例 11-13 2.2.1 单参数logistic模型项目特征曲线 11-12 2.2.2 双参数logistic模型项目特征曲线 12-13 2.2.3 三参数logistic模型项目特征曲线 13 2.3 项目特征曲线的参数估计 13-19 第3章 运用Taylor近似估计能力参数和项目特征曲线 19-25 3.1 用泰勒近似逼近项目特征曲线 19-20 3.2 应用最小二乘估计方法估计项目特征曲线的参数 20-22 3.3 最小二乘估计与泰勒近似联合逼近项目特征曲线 22-25 第4章 推广 25-31 4.1 线性最小二乘估计的改进 25-26 4.1.1 把能力参数标准化作为能力初值估计项目参数 25-26 4.1.2 在项目参数被估计出的条件下估计能力参数 26 4.2 线性逼近项目特征曲线的改进 26-31 第5章 一个实例 31-33 第6章 值得进一步研究的问题 33-34 参考文献 34-35 致谢 35-36 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 36
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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论) > 随机过程 > 期望与预测
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