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奥本·希梅内兹;詹姆斯·约瑟夫·巴拉穆塔;史蒂文·安德鲁·库佩普

使用Pólya-gamma数据增强策略的序贯探索性诊断模型。 （英语） Zbl 1529.62081号

英国数学杂志。Stat.Psychol公司。 76，编号3，513-538（2023）.
摘要：认知诊断模型提供了一个框架，用于将个体划分为潜在熟练程度类别，也称为属性简档。最近的研究检查了在贝叶斯-吉布斯抽样程序中使用逻辑项目响应函数的Pólya-gamma数据增强策略二进制响应模型的实现。在本文中，我们提出了一个序贯响应数据的序贯探索性诊断模型，该模型使用类别级的逻辑链接参数化，并将Pólya-gamma数据增强策略扩展到序贯响应过程。提出了一种用于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）估计的吉布斯抽样方法。我们提供了模型性能的蒙特卡罗研究结果，并介绍了模型的应用。
©2023英国心理学会。

MSC公司：

第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

贝叶斯估计;Pólya-gamma数据增强;顺序响应模型

软件：

犰狳;github;Rcpp Armadillo;卢比
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Jimenez}等人，英国数学杂志。Stat.Psychol公司。76，编号3513-538（2023；兹bl 1529.62081）
全文： 内政部

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