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.2009年2月;62(第1部分):1-20。
doi:10.1348/000711007X246237。 Epub 2007年9月27日。

基于贝叶斯非参数的一致性心理测量模型

附属公司

基于贝叶斯非参数的一致性心理测量模型

乔治·卡拉巴索斯等。 Br J数学统计心理学. 2009年2月.

摘要

在本文中,我们认为心理测量学中常见的模型选择违反了某些连贯性原则。另一方面,我们表明,贝叶斯非框架通过使用对采样分布空间有很大支持的“非参数”先验分布,为模型选择提供了一致的基础。我们通过对真实问卷数据的分析,说明了贝叶斯非参数方法下的模型选择。此外,我们还提出了使用贝叶斯非参数框架定义非常灵活的心理测量模型的方法,通过指定支持反向链接的所有分布函数(包括标准逻辑分布函数)的非参数先验分布。贝叶斯非参数方法为模型选择提供了一种连贯的方法,可以应用于任何统计模型,包括心理测量模型。此外,在非参数先验的“非信息性”选择下,贝叶斯非参数方法易于应用,并选择最大化对数似然的模型。因此,在这种先验选择下,该方法可以扩展到非贝叶斯设置,其中竞争模型的参数是通过似然最大化来估计的,并且它可以与常规报告模型对数似然的任何心理测量软件包一起使用。

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