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在GPCM下的序贯设计对能力估计的渐近正态性研究

作　者: 张继威
导　师: 陶剑
学　校: 东北师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 拓广分部评分模型(GPCM) Fisher信息量 能力θ ^_k的收敛性 能力θ ^_k的渐进正态性
分类号: O211.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


本论文研究了项目反应理论在拓广分部评分模型(GPCM)下,当Fisher信息量达到最大时,能力θk的收敛性和渐进正态性。通过对2参数logistic模型的研究,当其Fisher信息量达到最大时,能力θk的收敛性和渐进正态性从而探讨拓广分部评分模型(GPCM),并且在单调有序的假设条件下,我们推导出在拓广分部评分模型(GPCM)当Fisher信息量达到最大时,能力θk是收敛的并且服从渐进正态分布。

全文目录


中文摘要  4-5
英文摘要  5-6
目录  6-7
引言  7-8
§1. 关于2参数logistic模型的序贯设计介绍  8-12
§2. 拓广分部评分模型(GPCM)简介  12-14
§3. 拓广分部评分模型(GPCM)中的FISHER信息量  14-16
§4. 拓广分部评分模型(GPCM)下的序贯设计  16-23
参考文献  23-25
致谢  25

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论（几率论、或然率论） > 分布理论
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