近幾年來(lái),項(xiàng)目反應(yīng)理論是教育測(cè)量與心理測(cè)量非常活躍的研究領(lǐng)域。項(xiàng)目反應(yīng)理論克服了經(jīng)典測(cè)量理論的局限性,它在各個(gè)類型的大規(guī)�？荚囍袘�(yīng)用的比較廣泛。關(guān)于項(xiàng)目反應(yīng)理論的數(shù)學(xué)模型有很多,就邏輯斯蒂克模型而言,根據(jù)項(xiàng)目參數(shù)的個(gè)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(xué)習(xí)的過(guò)程中經(jīng)常涉及到對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的問(wèn)題,如何在眾多的估計(jì)方法中選擇較好的方法是人們經(jīng)常探討的問(wèn)題。鑒于此,本文將研究邊際極大似然估計(jì)和貝葉斯參數(shù)估計(jì)兩種方法,并且通過(guò)數(shù)據(jù)模擬,比較兩種方法的優(yōu)劣。本文首先介紹項(xiàng)目反應(yīng)理論的基本概念及基礎(chǔ)模型,簡(jiǎn)單敘述項(xiàng)目反應(yīng)理論和經(jīng)典測(cè)量理論的區(qū)別,分析項(xiàng)目反應(yīng)模型及模型中的各參數(shù)對(duì)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(shí)。然后,介紹題目參數(shù)的邊際極大似然估計(jì)的基本理論和題目參數(shù)的貝葉斯參數(shù)估計(jì)的基本理論,從而得出兩參數(shù)邏輯斯蒂克模型項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)方程。最后,通過(guò)數(shù)據(jù)模擬比較兩種方法的優(yōu)劣。 

【文章來(lái)源】：東北師范大學(xué)吉林省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：32 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(shí)
    2.1 項(xiàng)目反應(yīng)理論簡(jiǎn)介
        2.1.1 項(xiàng)目反應(yīng)理論的基本概念
        2.1.2 項(xiàng)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(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)方法
    3.1 項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)的MMLE/EM方法
    3.2 項(xiàng)目參數(shù)的貝葉斯模型估計(jì)
4 模擬研究
    4.1 模擬設(shè)計(jì)
    4.2 模擬結(jié)果
    插圖
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3409587