近幾年來,項目反應(yīng)理論是教育測量與心理測量非常活躍的研究領(lǐng)域。項目反應(yīng)理論克服了經(jīng)典測量理論的局限性,它在各個類型的大規(guī)�？荚囍袘�(yīng)用的比較廣泛。關(guān)于項目反應(yīng)理論的數(shù)學模型有很多,就邏輯斯蒂克模型而言,根據(jù)項目參數(shù)的個數(shù)不同可以分為一參數(shù)模型,兩參數(shù)模型和三參數(shù)模型。在研究和學習的過程中經(jīng)常涉及到對模型中的參數(shù)進行估計的問題,如何在眾多的估計方法中選擇較好的方法是人們經(jīng)常探討的問題。鑒于此,本文將研究邊際極大似然估計和貝葉斯參數(shù)估計兩種方法,并且通過數(shù)據(jù)模擬,比較兩種方法的優(yōu)劣。本文首先介紹項目反應(yīng)理論的基本概念及基礎(chǔ)模型,簡單敘述項目反應(yīng)理論和經(jīng)典測量理論的區(qū)別,分析項目反應(yīng)模型及模型中的各參數(shù)對考試的影響,介紹邏輯斯蒂克模型特及征曲線。其次,介紹牛頓-拉夫遜迭代算法和EM算法的理論知識。然后,介紹題目參數(shù)的邊際極大似然估計的基本理論和題目參數(shù)的貝葉斯參數(shù)估計的基本理論,從而得出兩參數(shù)邏輯斯蒂克模型項目參數(shù)估計方程。最后,通過數(shù)據(jù)模擬比較兩種方法的優(yōu)劣。 

【文章來源】：東北師范大學吉林省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：32 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景
    1.2 主要工作
2 預(yù)備知識
    2.1 項目反應(yīng)理論簡介
        2.1.1 項目反應(yīng)理論的基本概念
        2.1.2 項目反應(yīng)理論的基礎(chǔ)模型
    2.2 牛頓-拉夫遜迭代算法
    2.3 EM算法
3 邏輯斯蒂克模型項目參數(shù)的估計方法
    3.1 項目參數(shù)估計的MMLE/EM方法
    3.2 項目參數(shù)的貝葉斯模型估計
4 模擬研究
    4.1 模擬設(shè)計
    4.2 模擬結(jié)果
    插圖
結(jié)論
參考文獻
致謝



本文編號：3409587