能力估計(jì)的極大似然估計(jì)方法（MLE）不能處理全0或全1的被試反應(yīng)模式,若事先設(shè)置好能力估計(jì)的上下界,則會(huì)導(dǎo)致能力估計(jì)的有效范圍縮小的后果;而貝葉斯估計(jì)方法需要選擇先驗(yàn)分布,先驗(yàn)分布的選擇必須很慎重.在原有似然函數(shù)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建2個(gè)新的項(xiàng)目,提出了改進(jìn)的MLE方法（NMLE）.NMLE既不需要能力先驗(yàn)分布,也不會(huì)縮小能力估計(jì)范圍,而且可以處理各種反應(yīng)模式.蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新方法表現(xiàn)良好. 

【文章來源】：江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,43(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
    0.1 極大似然能力估計(jì)方法
    0.2 貝葉斯眾數(shù)估計(jì)方法
    0.3 期望后驗(yàn)估計(jì)方法
    0.4 改進(jìn)MLE的能力估計(jì)新方法
    0.5 新方法的合理性和可行性
1 模擬實(shí)驗(yàn)
    1.1 被試及題庫模擬
    1.2 模擬CAT的施測過程
    1.3 評價(jià)指標(biāo)
    1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析
2 討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多維計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測驗(yàn)選題策略的開發(fā)及比較[J]. 韓雨婷,涂冬波,王瀟濛,劉馨婷,汪大勛.  心理科學(xué). 2017(04)
[2]四參數(shù)Logistic模型潛在特質(zhì)參數(shù)的Warm加權(quán)極大似然估計(jì)[J]. 孟祥斌,陶劍,陳莎莉.  心理學(xué)報(bào). 2016(08)
[3]多種分層方法在CAT校準(zhǔn)誤差中的應(yīng)用研究[J]. 李佳,丁樹良.  江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
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[6]計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測驗(yàn)中幾種常用能力估計(jì)方法的特性與評價(jià)[J]. 張心,涂冬波.  中國考試. 2014(05)



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