机译:使用辅助变量的多级多维物品响应模型的贝叶斯估计方法:分层数据中多个潜变量与协变的相关性的探索
Northeast Normal Univ Sch Math &
Stat Changchun 130024 Jilin Peoples R China;
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Stat Changchun 130024 Jilin Peoples R China;
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Bayesian inference; Gibbs sampling algorithm; Information criteria; Cross-validation log-likelihood; Pseudo-Bayes factor;
机译:使用辅助变量的多级多维物品响应模型的贝叶斯估计方法:分层数据中多个潜变量与协变的相关性的探索
机译:基于多维级多维IRT模型的分层数据中多个潜变量与协变的相关性
机译:多组项目响应模型估算潜在变量分数:对集成数据分析的影响
机译:用非线性变量和二分法数据的共变量改善贝叶斯广义潜变模型
机译:具有多个结果,信息缺失和协变量缺失的纵向数据的潜在变量模型。
机译:基于多维级多维IRT模型的分层数据中多个潜变量与协变的相关性
机译:比较多元响应贝叶斯随机效应逻辑回归模型与潜在的变量项目响应理论模型同时在多个二进制指标上的提供商分析