摘要
对IRT中3PLM的参数估计问题,用传统的统计估计方法解决得并不令人满意,该文应用加速遗传算法解决这一问题,这一方法克服了传统参数估计算法中对迭代初值要求严格的缺点.蒙特卡洛模拟结果显示,新的估计方法提高了估计值对真值的恢复能力,特别是提高了难度和猜测度参数估计的精度.
The traditional parameter estimation algorithm of the three - parameter logistic model （3PLM） often fails. Based on real coding accelerated genetic algorithm, a new approach of parameter estimation is introduced. It could be a remedy for the shortcoming in the traditional parameter estimation algorithm that is highly sensitive to initial values in iteration. The results of Monte Carlo simulation show that this new algorithm is more effective than traditional parameter estimation techniques in the term of parameters recovery.
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2005年第6期475-477,共3页
Journal of Jiangxi Normal University(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金(60263005)
全国教育科学规划重点课题(DBB010501)
江西省自然科学基金(0411021)
江西师范大学青年成长基金(1326)资助项目
关键词
项目反应理论
遗传算法
参数估计
迭代
item response theory
genetic algorithm
parameter estimations
iteration
