完全数据:完全数据对每一个被试者来说就是观察数据加缺失数据,记作[(y1,θ1),(y2,θ2),...,(yN,θN)][(y1,θ1),(y2,θ2),...,(yN,θN)]。 将EM算法应用到IRT模型中来,则E步和M步可以描述为: E步:即在给定缺失数据的分布,观察数据和参数初值时,求完全数据的对数似然函数的条件期望。 M...
关键词:随机数,MCMC方法,EM算法,bootstrap方法1 随机数的产生统计模拟的最基本问题是随机数生成,是按统计模型生成数据的基础。随机数生成可分成两类:0,1区间上均匀随机数生成和非均匀随机数生成,是随机数生成问题的两个基本研究领域1。1.1 0,1区间上均匀随机数生成0,1上均匀随机数生成是随机数生成之基础,非均匀...
关键词:随机数,MCMC方法,EM算法,bootstrap方法 1 统计模拟的最基本问题是随机数生成,是按统计模型生成数据的基础。随机数生成可分成两类:[0,1]区间上均匀随机数生成和非均匀随机数生成,是随机数生成问题的两个基本研究领域[1]。 1.1 [0,1]上均匀随机数生成是随机数生成之基础,非均匀随机数是由[0,1]上均匀...
在实际应用时,由于EM算法的复杂度比K均值高,所以一般先用K均值大致收敛到一些点,然后用EM算法。EM算法求解混合模型的固然有效,但不能保证找到最大使然函数的最大值。 EM算法是求解具有隐变量的概率模型的最大似然函数的解的常用方法。当样本集是样本与隐变量一一对应时,数据集称为完整数据集,可以直接求解模型参数,...
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交互效应面板模型的EM算法和MCMC算法
高斯过程函数回归的两层混合模型及其MCMC-EM算法下载 电信下载联通下载 海量PCB软件教程下载 相关下载 HASH算法加密芯片的工作原理及其在STM32 MCU上的应用 51 边缘计算市场调研报告分析 298 探讨目前主流3D激光SLAM算法方案 98 智慧矿山:AI算法为何能提高未戴安全带识别准确率! 51 格灵深瞳推出深瞳运动宝盒助力校园...
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EM算法估计IRT模型的步骤如下: 1)E步: 首先确定qk和πk;用前一次迭代参数Δ(s)和π(s)k求出n(s)k和r(s)jk。 2)M步: 计算δ(s+1)j和π(s+1). 3) 重复E步和M步直到项目参数收敛为止。 3、MCMC算法求解IRT模型 MCMC算法的具体详解见这一篇,MCMC算法全称是马尔科夫-蒙特卡洛算法。MCMC的基础理论...
IRT模型的参数估计方法(EM算法和MCMC算法) 1、IRT模型概述 IRT(item response theory 项目反映理论)模型。IRT模型用来描述被试者能力和项目特性之间的关系。在现实生活中,由于被试者的能力不能通过可观测的数据进行描述,所以IRT模型用一个潜变量θθ来表示,并考虑与项目相关的一组参数来分析正确回答测试项目的概率。