本文選題：參數(shù)估計(jì) + GRM模型�。� 參考：《心理科學(xué)》2014年06期

【摘要】：目前參數(shù)估計(jì)多采用統(tǒng)計(jì)方法,存在耗時(shí)長(zhǎng)、要求被試樣本容量大和項(xiàng)目數(shù)多等缺點(diǎn)。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和降維法相結(jié)合,對(duì)GRM的項(xiàng)目參數(shù)和考生能力參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。蒙特卡洛模擬結(jié)果顯示:(1)不管是人多題少還是題多人少,該網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)下的參數(shù)估計(jì)精度都較高;(2)可以應(yīng)用到多個(gè)不同等級(jí)評(píng)分的參數(shù)估計(jì)中,甚至是超過15個(gè)等級(jí)的項(xiàng)目參數(shù),估計(jì)精度也較高,這是其他參數(shù)估計(jì)方法所不可比擬的;(3)運(yùn)行的時(shí)長(zhǎng)和統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法相比大大縮減。
[Abstract]:At present, most of the parameters are estimated by statistical method, which has the disadvantages of long time consuming, large sample size and large number of items. In this paper, BP neural network and dimensionality reduction method are combined to estimate the project parameters and examinee ability parameters of GRM. Monte Carlo simulation results show that the precision of parameter estimation under the design of the network is higher, regardless of the number of people or the number of questions.) it can be applied to the parameter estimation of many different grades, or even to items with more than 15 grades. The precision of estimation is also high, which is incomparable to other parameter estimation methods. The running time is greatly reduced compared with the statistical estimation method.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院;江西警察學(xué)院公安科技系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(31160203,31360237,61262080) 江西省教育廳科技計(jì)劃項(xiàng)目(GJJ13209,GJJ13226,GJJ13227,GJJ13208,GJJ13207) 江西師范大學(xué)青年成長(zhǎng)基金的資助
【分類號(hào)】：B841

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本文編號(hào)：2027671