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文檔簡介
1、項目反應(yīng)理論(IRT)的核心內(nèi)容是如何估計項目參數(shù)和被試參數(shù).經(jīng)常被用來進行參數(shù)估計的方法有N-R算法、E-M算法等等.復(fù)雜模型的出現(xiàn)使得這些算法的應(yīng)用受到一定的限制,而MCMC算法的出現(xiàn)為此提供了一種新的選擇.
國內(nèi)外的學(xué)者諸如Albert,J.H.、Patz,R.J.&Junker,B.W.、Kim,J.S.&Bolt,D.M.、涂東波等對MCMC算法的相關(guān)知識以及如何使用都給與了詳細說明.盡管此算法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用,但
2、是它的缺點,如過分依賴參數(shù)的先驗分布、算法的實現(xiàn)需要過長的運行時間等,仍然是存在的.解決上述問題是本文的主要目的.
本文首先簡要的回顧了IRT參數(shù)估計的常用方法及MCMC算法的產(chǎn)生背景,對MCMC算法中用到的相關(guān)知識予以簡要介紹.其次,對MCMC算法的基本思想、常用的MCMC算法及其相關(guān)過程和算法在IRT參數(shù)估計中的操作過程進行詳細說明.然后,針對該算法目前存在的一些問題,提出相應(yīng)的改進建議,分別運用傳統(tǒng)的和改進型的MCM
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