温格斯基勋爵 swMATH ID: 41250 软件作者： 黄思嘉；蔡、李 描述： Lord-Wingersky算法2.5版及其应用。基于总分的项目反应理论评分在教育和心理测量实践中经常使用。Lord和Wingersky（Appl Psychol Meas 8（4）：453–4611984）提出了一种递归算法来计算总分可能性。Cai（Psychometrica 80（2）：535–5592015）将原来的Lord–Wingersky算法扩展到了两层多维项目因子模型的情况，并将其称为Lord–Wingersky方法2.0版。2.0算法利用降维来有效计算与模型中的一般维度相关联的总得分可能性。该算法的输出对于各种目的都很有用，例如，评分、缩放对齐和模型拟合检查。在本文报告的研究中，提出了对Lord–Wingersky算法2.0的进一步扩展。我们称之为Lord–Wingersky算法2.5版的新算法根据观察到的得分组合，得出模型中所有潜在变量的总得分可能性。该算法通过三个潜在应用领域的经验数据进行了说明：（a）使用相邻年级的分数组合来描述成绩增长，（b）确定值得注意的报告子核心，以及（c）检测异常反应。 主页： https://link.springer.com/article/10.1007/s11336-021-09785-y 关键词： 层次项目因子模型;总分;次核心;双因子模型 相关软件： 柔性MIRT;贝叶斯DA;普罗西塔;洛迪夫;使相等;泥泞;熔岩;法尔迈尔;EQSIRT公司;IRTPRO公司;测试事实;BILOG公司;RSP公司;诺哈姆 引用于： 13文件 标准条款 2出版物描述软件，包括2出版物以zbMATH为单位 年份 Lord-Wingersky算法2.5版及其应用。 兹比尔1480.62236黄思嘉;蔡、李 2021 Lord-Wingersky算法2.0版，用于分层项目因子模型，应用于测试评分、标度校准和模型拟合测试。 Zbl 1322.62331号蔡、李 2015 全部的 前5名23位作者引用 三 维姆·林登（Wim J.van der Linden）。 1 乌萨马·S·阿里。 1 安德拉，奇亚拉 1 William H.Batchelder。 1 贝根，A.A。 1 蔡、李 1 大卫·塞拉 1 Choi，Seung W。 1 格拉斯，Cees A.W。 1 保罗·W·霍兰德。 1 黄思嘉 1 查尔斯·刘易斯 1 桑登·林 1 理查德·卢希特（Richard M.Luecht）。 1 圭多·马格纳诺 1 小泽一郎 1 本杰明·沙莱特（Benjamin D.Schalet）。 1 桑迪普·辛哈雷 1 马克·斯坦弗斯 1 塔诺亚，恰拉 1 大卫·蒂森 1 范瑞恩（Peter W.van Rijn）。 1 Zeigenfuse，Matthew D。 2篇连载文章中引用 12 心理测量学 1 数学心理学杂志 在3个字段中引用 13 统计学（62-XX） 2 数值分析（65-XX） 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 按年份列出的引文