基于Bootstra方法的三参数Loistic模型能力参数极大似然估计的准确性研究

发布时间：2017-05-20 19:00

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【摘要】：目前,在项目反应理论中,主要通过Fisher信息计算极大似然估计的渐近标准偏差,对被试能力估计的准确性进行评价。但这种方法的局限性是它只有在大样本的情况下才具有有效性。针对这一不足,本文提出了三参数logistic模型能力参数极大似然估计方差的Bootstrap抽样算法,实现了小样本情况下被试能力参数估计精确性的更为有效的评价。最后,通过模拟研究,对这种方法的效能进行充分验证,结论是当校准样本较小时,基于Bootstrap方法的能力参数估计更加准确,表现也更为稳定。
【关键词】：三参数logistic模型 Boostrap方法 能力估计 准确性
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G40-051
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-6
• 1. 引言6-10
• 1.1 研究背景与研究意义6-7
• 1.2 项目反应理论中能力参数极大似然估计标准误的计算7-9
• 1.3 本文研究内容9-10
• 2. Bootstrap方法10-13
• 2.1 Bootstrap方法的发展及现状10-11
• 2.2 Bootstrap基本思想11-13
• 3. 基于Bootstrap方法评价能力参数极大似然估计的准确性13-16
• 3.1 项目参数已知时的Bootstrap标准误13-14
• 3.2 项目参数未知时的Bootstrap标准误14-16
• 4. 模拟研究16-20
• 4.1 模拟设计16-17
• 4.2 模拟结果17-20
• 5. 总结与展望20-22
• 参考文献22-24
• 致谢24

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本文编号：382483