 | 흠뻑 젖다홍콩은 C로 작성된 일련의 기능으로 항목과 능력을 과목의 응답에서 설문지로 추정합니다. |
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흠뻑 젖다 설명
홍벌은 C로 작성된 일련의 기능으로 항목과 능력을 설문지에 이르기까지 항목과 능력을 추정합니다. 아이템 응답 이론 라이브러리 (습기)는 C로 작성된 일련의 기능이며, 피사체의 응답으로부터 질문 및 능력을 Questionnaire에 이르기까지 추정합니다. 두 명령 줄 프로그램 ( "IRT"및 "mirt")도 제공됩니다. 라이브러리는 대부분 Opplications.models1plm - 하나의 매개 변수 로지스틱 모델에서 사용됩니다. 각 항목의 기울기 (차별 또는 스케일 매개 변수)가 고정되는 동안 각 항목의 임계 값 (난이도 또는 위치 매개 변수)이 추정됩니다. 2plm - 두 매개 변수 로지스틱 모델. 각 항목의 임계 값과 기울기 모두 추정됩니다. 3plm - 세 매개 변수 물류 모델. 임계 값, 기울기 및 비자력 (추측 매개 변수)이 추정됩니다. 공칭 응답 모델 - 각 옵션의 임계 값과 기울기가 추정됩니다. Graded Model - 각 옵션의 모달 임계 값과 각 항목의 기울기가 추정됩니다. 부모 정과 - 파라 메트릭 모델 외에도, 습격은 부드럽게함으로써 응답 기능을 추정 할 수 있습니다 (방법 섹션 참조). MethodSthe Parametric 추정기는 다음과 같습니다. MMLE - Bayes Modal Estimator.Bme - Bayes Modal estimator.The 비모 혈관 견적제 : 커널 스무딩 - TestGraf.pmmLe에서 사용 된 Nadaraya-Watson 회귀 - 처벌 된 한계 최대 가능성 exposator.the 능력 견적자는 : EAP - 예상 posterfori.ml - 최대 가능성 (단축 생체 모델 만 해당).
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