序约束下混合模型的能力的加权估计方法

发布时间：2017-04-24 15:04

  本文关键词：序约束下混合模型的能力的加权估计方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大多数考试的试卷通常由客观试题和主观试题混合组成。主观试题往往包含考生更多的信息。对由二级项目和多级项目组成的混合测试模型,本文考虑了当权重与项目信息成正比,且满足某种拟序约束时的能力参数的加权极大似然估计问题。由保序回归的理论和知识,我们对拟序及给定的函数求保序回归的算法,并完成了证明。利用该方法,在欧氏距离下且满足给定拟序的权函数中,与项目信息函数距离最近的权函数,以此作为权重进行模拟研究。结果显示,这种方法比极大似然估计有更小的绝对偏差,在能力的估计上有更大的优势。
【关键词】：项目反应理论 极大似然估计 加权极大似然估计 混合模型 保序回归
【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】：C81
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 引言7-10
• 1.1 研究背景及意义7
• 1.2 研究现状7-8
• 1.3 研究目标与内容8-10
• 第二章 能力估计方法10-15
• 2.1 极大似然估计10-12
• 2.2 加权极大似然估计12-15
• 第三章 信息函数15-17
• 3.1 测验信息函数15-17
• 第四章 权重的确定17-25
• 4.1 保序回归的基本知识17-19
• 4.2 常用算法19-20
• 4.3 新算法20-24
• 4.4 权重的调节方法24-25
• 第五章 模拟25-28
• 5.1 模拟方法25-26
• 5.2 模拟结果26-28
• 第六章 总结28-29
• 参考文献29-31
• 致谢31

【参考文献】

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1 张继威;在GPCM下的序贯设计对能力估计的渐近正态性研究[D];东北师范大学;2010年

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本文编号：324414