libirt libirt es un conjunto de funciones escritas en C para estimar los elementos y las habilidades de las respuestas de sujetos a un cuestionario.
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teoría respuesta Articulo C funciones Biblioteca Teoria estimación del cuestionario

libirt Descripción

Libirt es un conjunto de funciones escritas en C para estimar los artículos y las habilidades de las respuestas de los sujetos a un cuestionario. La biblioteca de teoría de la respuesta del artículo (Libirt) es un conjunto de funciones escritas en C para estimar los elementos y habilidades de las respuestas de los sujetos a un cuestionario. Mientras que también se proporcionan dos programas de línea de comandos ("IRT" y "MIRT"), el La biblioteca se está utilizando principalmente en otras aplicaciones. Models1Plm: un modelo logístico de un parámetro. El umbral (dificultad o parámetro de ubicación) de cada elemento se estima cuando la pendiente (parámetro de discriminación o escala) de cada elemento se puede fijar. 2PLM - Dos parámetros modelo logístico. Tanto el umbral como la pendiente de cada artículo se estiman. 3PLM - Tres parámetros modelo logístico. Se estiman el umbral, la pendiente y la asigpteta (parámetro de adivinación). Modelo de respuesta nominal: se estiman el umbral y la pendiente de cada opción. Modelo calificado: el umbral modal de cada opción y la pendiente de cada artículo se estiman. No paramétrico: además de los modelos paramétricos, Libirt puede estimar las funciones de respuesta al suavizar (consulte la sección Métodos). METHETHSTHE Los estimadores paramétricos son: MMLE - Máximo estimador de probabilidad de máximo marginal.BME - Bayes estimadores modales. Los estimadores modales no paramétricos son: suavización de kernel: la regresión de Nadaraya-Watson utilizada en TESTGRAF.PMMLE - Estimador de probabilidad máxima marginal penal. Los estimadores de habilidades son: EAP - Esperado un posteriori.ml - probabilidad máxima (solo para los modelos logísticos univariados).

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