DSY算法优化的多维二级评分模型参数估计

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本文主要探讨了"多维项目反应理论二级评分模型的参数估计"这一主题,发表在2015年的《西南大学学报(自然科学版)》第37卷第5期。作者杜文久、谢荣华和李洪波针对当时国内多维二级评分模型参数估计方法的不足,特别是我国MIRT(多维项目反应理论)发展相对滞后的情况,提出了利用DSY算法进行参数估计的新方法。DSY算法相较于传统的方法如MCMC(Markov Chain Monte Carlo,马尔科夫链蒙特卡罗)算法,具有更高的效率和精度,特别是在处理多维逻辑斯蒂形式的二级评分模型时。 文章的核心内容围绕以下几个方面展开: 1. 多维项目反应理论:这是一种基于被试在多个项目上的表现,通过数学模型来揭示其不可见特质的理论。逻辑斯蒂形式和正态累积形式是其中两种常见的模型,尤其在二级评分模型中应用广泛。 2. 问题背景:现有的参数估计程序存在局限性,尤其是在我国,这阻碍了MIRT技术的应用和发展。作者指出缺乏有效的参数估计算法是主要原因之一。 3. DSY算法:作者开发了一种新的DSY算法,旨在提供一个更简便、快速的估计策略,旨在提升国内MIRT领域的研究效率,并可能对MIRT模型的推广起到积极的推动作用。 4. 模拟研究:研究集中在三参数逻辑斯蒂形式的多维二级评分模型,通过蒙特卡洛模拟生成实验数据。每个被试的能力参数被假设为二维,猜测系数设定为0.25,并且参数的候选值分布遵循一定的统计规律。 5. 算法应用:DSY算法在实际应用中的性能验证通过模拟数据的分析来进行,证明了其在估计模型参数方面的有效性。 这篇论文不仅推广了多维二级评分模型的参数估计方法,而且还为国内MIRT的研究者提供了新的工具和技术支持,对提高我国在该项目研究领域的技术水平具有重要意义。未来的研究方向可能包括进一步优化DSY算法,扩展到更多维度的模型,以及与其他方法的对比分析等。