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目前IRT参数估计方法的研究大多数都是基于大样本容量，而基于小样本容量的IRT参数估计方法的研究较少。通过对IRT参数估计方法的比较分析给出了基于小样本容量的IRT参数估计方法。实验数据表明，恰当的估计方法（如改进初值的BP神经网络）能大大提高小样本的参数估计精度。
基于小样本容量的IRT参数估计方法比较研究
【摘 要】
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目前IRT参数估计方法的研究大多数都是基于大样本容量，而基于小样本容量的IRT参数估计方法的研究较少。通过对IRT参数估计方法的比较分析给出了基于小样本容量的IRT参数估计方
【机 构】
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江西师范大学计算机信息工程学院,赣南师范学院数学与计算机科学学院,江西师范大学心理学院
【出 处】
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心理学探新
【发表日期】
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2009年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金(30860084);江西省教育厅科技项目基金(GJJ08154);卫生部项目(KY200704);教电馆研项目(063120140,063120144);江西省教学改革项目(JXJG-08-60-2)
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