Suppr超能文献

基于最可能分布方法的多分类Rasch模型的推导。

A derivation of the Polytomous Rasch model based on the most probable distribution method.

作者信息

Noventa Stefano, Stefanutti Luca, Vidotto Giulio

机构信息

University of Verona (Italy).

University of Padua (Italy).

出版信息

Span J Psychol. 2014 Nov 17;17:E84. doi: 10.1017/sjp.2014.81.

Abstract

Boltzmann's most probable distribution method is applied to derive the Polytomous Rasch model as the distribution accounting for the maximum number of possible outcomes in a test while introducing latent traits, item characteristics, and thresholds as constraints to the system. Affinities and similarities of the present result with other derivations of the model are discussed in light of the conceptual frameworks of statistical physics and of the principle of maximum entropy.

摘要

玻尔兹曼最概然分布方法被用于推导多分类拉施模型,该分布解释了测试中可能结果的最大数量,同时引入潜在特质、项目特征和阈值作为系统的约束条件。根据统计物理学的概念框架和最大熵原理,讨论了本结果与该模型其他推导方法之间的关联和相似性。

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