基于bayes估計和rasch模型擬合的考試缺失數(shù)據(jù)分析_第1頁
已閱讀1頁,還剩44頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、學校代碼: 10663 學 號: 4201410000209 貴 州 師 范 大 學 碩 士 學 位 論 文 基于 Bayes 估計和 Rasch 模型擬合的考試缺失數(shù)據(jù)分析 Analysis of Examination Missing Data Based on Bayes Estimation and Rasch Model Fitting 專 業(yè) 名 稱: 基礎心理學 專 業(yè) 代 碼: 07

2、7101 研 究 方 向: 心理測量與統(tǒng)計 申 請 人 姓 名: 周巾裕 導 師 姓 名: 趙守盈 二零一七年五月二十四日 6.1 三種情況下的被試參數(shù)估計 ...................................................................................... 27 6.2 測驗考試數(shù)據(jù)的單維性 ..............................

3、................................................................ 28 6.3 研究的信度指標 .......................................................................................................... 29 6.4 研究擬合統(tǒng)計量的選擇 ...............

4、............................................................................... 31 7. 結論 ...................................................................................................................................

5、. 33 8. 研究的創(chuàng)新與不足 ............................................................................................................ 33 8.1 研究的創(chuàng)新之處 ...............................................................................

6、........................... 33 8.2 研究的不足之處 .......................................................................................................... 35 參考文獻 ..............................................................

7、................................................................... 36 碩士研究生學習期間發(fā)表的論文 ......................................................................................... 40 致謝詞 .....................................

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論