IRT模型参数估计的GRNN方法研究

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项目反应理论所估计出的项目参数不受被试者能力分布的影响,即具有参数不变性的优点.项目反应理论中的参数估计是应用项目反应理论的前提,常用参数估计方法有极大似然法、贝叶斯法等建立在数理统计基础上的方法,一般要求较大的样本,对于小样本缺乏合适的参数估计方法.本文提出一种广义回归神经网络(GRNN)的参数估计方法,以二值记分的测验结果作为样本,通过实验与数理统计方法进行对比,分析不同样本量下参数估计结果的误差.与传统数理统计方法相比,基于GRNN参数估计方法在小样本下对参数估计的精度较高.
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