项目反应时间的对数偏正态模型

发布时间：2018-05-22 20:05

  本文选题：项目反应时间 + 偏正态分布　； 参考：《心理科学》2016年03期

【摘要】：近年来,项目反应时间数据的建模是心理和教育测量领域的热门方向之一。针对反应时间的对数正态模型和Box-Cox正态模型的不足,本文在van der Linden的分层模型框架下基于偏正态分布建立一个反应时间的对数线性模型,并成功给出模型参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法。模拟研究和实例分析的结果均表明,与对数正态模型和BoxCox正态模型相比,对数偏正态模型表现出更加优良的拟合效果,具有更强的灵活性和适用性。
[Abstract]:In recent years, the modeling of project response time data is one of the hot topics in the field of psychological and educational measurement. Aiming at the shortage of logarithmic normal model of reaction time and Box-Cox normal model, a logarithmic linear model of reaction time is established based on partial normal distribution under the framework of van der Linden's hierarchical model. The Markov chain Monte Carlo Markov Chain Monte Markov CMCs (MCMCs) algorithm for model parameter estimation is presented successfully. The results of simulation and case analysis show that the logarithmic bias model is more flexible and applicable than the logarithmic normal model and BoxCox normal model.
【作者单位】： 东北师范大学教育学部;东北师范大学应用统计教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(11501094,11201313) 中央高校基本科研业务费(230026510) 东北师范大学哲学社会科学校内青年基金项目(1409124)的资助
【分类号】：B841

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本文编号：1923427