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适用于二级与多级评分项目组成的混合测试的加权最大似然潜在特质估计(英文)
  • ISSN号:1006-6837
  • 期刊名称:《数学研究》
  • 时间:0
  • 分类:O211.2[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]厦门大学数学科学学院,福建厦门361005, [2]东北师范大学教育学部,吉林长春130024
  • 相关基金:supported by NSFC(11201313); the Fundamental Research Funds for the Central Universities(ZK1016)
中文摘要:

提出适用于二级与多级评分项目组成的混合测试的加权最大似然潜在特质估计.使用N-R算法获得WML估计,并给出相关方程的详细推导.为探讨WML的性能,进行了模拟研究,所得到的结果表明,WML的估计比最大似然估计(MLE)具有更好的性能.最后,基于一个实际例子对该方法进行了实证研究.

英文摘要:

In this article, a weighted maximum likelihood(WML) latent trait estimator is proposed for the mixed-type tests composed of both dichotomous and polytomous items. The N-R algorithm is used to obtain the WML estimator, and the relevant equations required are given in detail. To evaluate the performance of the WLE, a simulation study is conducted, and the obtained results show that the WML estimator has better properties than the maximum likelihood estimation(MLE). Finally, an empirical study is used to demonstrate the methodology.

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期刊信息
  • 《数学研究》
  • 主管单位:厦门大学
  • 主办单位:厦门大学数学科学学院 福建省数学会
  • 主编:林群
  • 地址:厦门大学数学系
  • 邮编:361005
  • 邮箱:jmaths@xmu.edu.cn
  • 电话:0592-2580752 21828321
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-6837
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1177/O1
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘
  • 被引量:1284