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第1章 绪论 1

1.1 背景介绍 1

1.2 本书结构安排 3

第2章 项目反应理论简介 5

2.1 测验理论 5

2.1.1 测验理论发展历程 5

2.1.2 经典测验理论的局限性 5

2.2 潜在特质理论简介 8

2.3 项目反应理论的基础模型 11

2.3.1 双参数正态卵形模型 11

2.3.2 双参数正态卵形模型的心理学建模法 12

2.3.3 Logistic项目反应模型 16

2.3.4 多维项目反应模型 17

2.4 项目反应模型参数估计的常用方法 19

第3章 多维Logistic项目反应模型的贝叶斯估计 21

3.1 引言 21

3.2 MCMC方法简介 22

3.2.1 MH抽样 22

3.2.2 Gibbs抽样 23

3.2.3 MCMC方法收敛性诊断 24

3.3 项目反应模型和先验假设 27

3.4 潜在变量的引入及抽样过程 28

3.5 模拟研究 32

3.5.1 模拟例子1 32

3.5.2 模拟例子2 35

3.6 实际数据举例 37

附录 40

第4章 多维等级反应模型下不可忽略缺失数据的贝叶斯估计 42

4.1 引言 42

4.2 基础知识 43

4.2.1 缺失数据及可忽略性 43

4.2.2 处理缺失数据的方法 44

4.3 缺失过程建模 45

4.3.1 用项目反应模型拟合观测数据和缺失指标 45

4.3.2 观测数据和缺失指标联合建模 46

4.4 不可忽略项目反应模型的MCMC方法 47

4.5 模拟研究 52

附录 58

第5章 多维项目反应模型在纵向反应数据中的应用 60

5.1 引言 60

5.2 T个时刻点的联合建模法 61

5.3 纵向数据的Gibbs抽样法 62

5.4 成对建模法 65

5.5 成对似然的EM算法 66

5.6 模拟研究 67

附录 73

第6章 相依项目反应数据的Copula建模法 79

6.1 引言 79

6.2 Copula函数理论介绍 81

6.2.1 Copula函数的定义 81

6.2.2 Sklar定理 82

6.2.3 多元变量的相关结构 83

6.2.4 Copula函数的几个基本性质 83

6.3 Copula函数族介绍 85

6.3.1 椭圆族Copula 85

6.3.2 阿基米德族Copula 87

6.4 基于Copula相关性度量 92

6.4.1 尾部相关性 92

6.4.2 用Copula表示秩相关系数 93

6.4.3 用Copula表示相关结构 93

6.5 相依反应数据的Copula模型 94

6.6 模拟研究 96

附录 99

参考文献 111

名词索引 118