【摘 要】
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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
【机 构】
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沈阳师范大学数学与系统科学学院,东北师范大学应用统计教育部重点实验室,吉林大学数学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(10971081);辽宁省教育厅项目(L2010515);沈阳师范大学2010年博士启动基金资助项目
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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.
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