本文選題：參數估計 + GRM模型��； 參考：《心理科學》2014年06期

【摘要】：目前參數估計多采用統(tǒng)計方法,存在耗時長、要求被試樣本容量大和項目數多等缺點。本文將BP神經網絡和降維法相結合,對GRM的項目參數和考生能力參數進行估計。蒙特卡洛模擬結果顯示:(1)不管是人多題少還是題多人少,該網絡設計下的參數估計精度都較高;(2)可以應用到多個不同等級評分的參數估計中,甚至是超過15個等級的項目參數,估計精度也較高,這是其他參數估計方法所不可比擬的;(3)運行的時長和統(tǒng)計估計方法相比大大縮減。
[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】： 江西師范大學計算機信息工程學院;江西警察學院公安科技系;
【基金】：國家自然科學基金(31160203,31360237,61262080) 江西省教育廳科技計劃項目(GJJ13209,GJJ13226,GJJ13227,GJJ13208,GJJ13207) 江西師范大學青年成長基金的資助
【分類號】：B841

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本文編號：2027671