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达席尔瓦，马塞洛·A。;安妮·C·哈金斯·曼利。;何塞·马佐恩。;Jorge L.Bazán。

调查数据的柔性双因子广义部分信用模型的贝叶斯估计。 （英语） Zbl 1516.62234号

J.应用。斯达。 46，第13号，2372-2387（2019）.
小结：项目反应理论（IRT）模型在分析调查数据中的利克特量表项目等多组项目方面做出了重要贡献。我们提出了一个双因子广义部分信用模型（bifac-GPC模型），该模型具有灵活的链接函数（probit、logit和互补log-log），用于分析有序多体项目量表数据。为了估计该模型的参数，我们通过NUTS算法使用贝叶斯方法，并展示了通过Stan语言实现IRT模型的优势。我们提出了一个营销规模数据的应用程序。具体来说，我们将该模型应用于移动银行服务的非用户数据集，以突出该模型的优势。结果表明，消费者的认知对管理产生了重要影响。我们对此类数据和扩展的方法进行了讨论。代码可供从业者和研究人员复制应用程序。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯估计;双因子广义部分信用模型;链接功能;多维IRT;无转哈密顿蒙特卡罗;多体反应;测量数据

软件：

贝叶斯DA;斯坦;坚果
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\textit{M.A.da Silva}等人，J.Appl。Stat.46，No.13，2372--2387（2019；Zbl 1516.62234）
全文： 内政部

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