人工智人-家居设计-基于IRT模型的题库智能组卷策略.pdf

项目反应理论irt中运用em算法进行参数估计.pdf

G eorgia Tech 一世tem [R 回应钍ory Girth是一个python软件包，用于估计项目响应理论（IRT）参数。 此外，还支持合成IRT数据生成。 以下是可用功能的列表，有关更多信息，请访问GIRTH。 对贝叶斯模型感兴趣？ 出 。 它提供了马尔可夫链和变分推断估计方法。 二分模型 拉希模型 联合最大似然 有条件的可能性 边际最大似然 一参数逻辑模型 联合最大似然 边际最大似然 两参数逻辑模型 联合最大似然 边际最大似然 混合预期的先验/边际最大可能性 三参数逻辑模型边际最大可能性（无优化和最小支持） 多模型 分级React模型 联合最大似然 边际最大似然 混合预期的先验/边际最大可能性 部分信用模型 联合最大似然 边际最大似然 分级展开模型边际最大似然 能力估计 二分法 边际似然估计 最大后验估计 预期后验估计 多义的预期后验估计 支持的综合数据生成 Rasc

西门子 PROFINET IRT 介绍

irt学习高等教材，外国指定教科书。Item_Response_Theory_Parameter_Estimation_Techniques_2ed (1).pdf

探讨了几种常用的基于项目反应理论(I RT) 的试题参数估计方法, 并分析了每一种估计方法的优缺点及各自的适用领域, 为构建基于IRT的试题库系统提供理论参考。

IRT是IRM到Perl曾经活跃的端口。 相对于2001年，它曾经是活跃的，那是在不久之前。 IRT开发已被IRM开发所取代。 我们建议您在SF转到IRM页面。

mirt：多维项目响应理论

心理计量学 这个软件包是我为研究项目而建造的游乐场。 它提供了对象（Julia结构）和专用方法（函数）来处理项目响应理论（IRT）统计范式下的心理测量数据。 文档仍在进行中。 但是，某些功能具有详细说明，可在文档页面或使用Julia帮助?找到这些详细说明? 。 结构 Item ：一个不可变的，包含有关项目（测试中的问题）的信息，例如id::String项标识符， calibrated::Bool表示它是字段项（ false ）还是操作项（ true ），以及field parameters::AbstractParameter ，它接受可变的项目参数对象（请参见下文）。 Examinee ：一个不可变的，包含有关考生（应试者）的信息。 字段latent::AbstractLatent接受可变的潜在变量（请参见下文）。 AbstractParameters ：目前只有抽象Abstrac

S7-1500的时间戳模块，该模块用于控制精确检测伺服的当前位置，基于IRT模式的控制。