四参数Logistic模型的贝叶斯估计方法比较分析

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四参数Logistic项目反应模型(Four Parameter Logistic Model,4PLM)参数估计的高效性、精确性是众多统计学者研究的课题。4PLM是在3PLM的基础上增加了一条小于1的上渐近线,意义在于对于能力比较高的被试也有可能以一定概率答错,也就是可能漏掉一些题目,使答对概率小于1,即需要引入失误度参数。由于4PLM是非凸函数,经典的估计算法无法得到全局最优解,所以本文使用OpenBUGS程序中的基于Gibbs抽样算法的马尔科夫蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)、mirt程序中的EM算法(Expectation Maximization algorithm,EM)与Stan程序中的NUTS算法(No-U-Turn Sampler,NUTS)对4PLM进行参数估计,并对估计结果进行比较分析。最后,本文通过介绍三种程序实现的算法原理,讨论了三种软件中算法的适用范围,对于多维模型或高阶模型等复杂大量参数的模型,Stan程序的NUTS算法和mirt程序的MH-RM算法(Metropolis-Hastings Robbins-Monro hybrid,MH-RM)可能更加适合。
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