摘要:項目反應理論所估計出的項目參數不受被試者能力分布的影響,即具有參數不變性的優點.項目反應理論中的參數估計是應用項目反應理論的前提,常用參數估計方法有極大似然法、貝葉斯法等建立在數理統計基礎上的方法,一般要求較大的樣本,對于小樣本缺乏合適的參數估計方法.本文提出一種廣義回歸神經網絡(GRNN)的參數估計方法,以二值記分的測驗結果作為樣本,通過實驗與數理統計方法進行對比,分析不同樣本量下參數估計結果的誤差.與傳統數理統計方法相比,基于GRNN參數估計方法在小樣本下對參數估計的精度較高.
注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社。
小型微型計算機系統雜志, 月刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創新性,刊載內容涉及的欄目:計算機網絡信息安全、算法理論、人工智能分布式計算、計算機圖形與圖像、計算機應用等。于1980年經新聞總署批準的正規刊物。