三个模型下Jeffreys估计与加权似然估计的关系研究

发布时间：2017-11-29 10:05

  本文关键词：三个模型下Jeffreys估计与加权似然估计的关系研究

  更多相关文章： 项目反应理论 加权似然估计 Jeffreys Modal 混合模型 四参数Logistic模型 两参数扩展Logistic模型

【摘要】：本文研究项目反应理论中能力参数的两种估计方法:加权似然估计和贝叶斯估计.对于贝叶斯估计,当先验分布选取Jeffreys先验分布时,此时的相关估计被称为Jeffreys Modal估计(以下简称JM估计).本文将在三种模型下,即由二级评分的三参数Logistic模型与多级评分的GPCM模型组成的混合模型、四参数Logistic模型和两参数扩展Logistic模型,对两种能力参数估计方法的关系进行探讨研究.研究的结果表明:(1)在混合模型下,我们发现JM估计比WL估计的估计值偏大.(2)在四参数Logistic模型下,我们找到JM估计比WL估计大时,失误参数d与能力水平的关系.(3)在两参数扩展Logistic模型下,我们得到JM估计比WL估计的估计值偏大,其偏度也偏大。
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224

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本文编号：1237049