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等级反应模型的Gibbs抽样方法 被引量:2
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作者 付志慧 郝立柱 徐宝 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期33-38,共6页
探讨了MCMC算法在多级评分项目反应模型参数估计中的实现及其估计精度.针对等级反应模型,基于数据扩充技术,提出了一种高效灵活的Gibbs抽样方法,得到了各个参数的Markov链.随着潜在变量的引入,每个参数的满条件分布为相应参数的先验分... 探讨了MCMC算法在多级评分项目反应模型参数估计中的实现及其估计精度.针对等级反应模型,基于数据扩充技术,提出了一种高效灵活的Gibbs抽样方法,得到了各个参数的Markov链.随着潜在变量的引入,每个参数的满条件分布为相应参数的先验分布的截断分布.这种抽样方法适用于任何类型的先验分布,不受先验分布形式的约束.对应每个待估参数,去掉所得Markov链前面的一些迭代值,用后面的迭代结果作估计,得到相应参数的Bayes后验估计.并通过随机模拟实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 项目反应理论 等级反应模型 gibbs抽样
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