Various kinds of background variabl

Various kinds of background variables about the abilities of the candidates
might be available during testing. They might include socio-economic or
demographical variables, but they might also be scores resulting from earlier tests.
Several authors discussed the issue of including collateral information in CAT
(ZWINDERMAN, 1991, 1997; VAN DER LINDEN, 1999, VAN DER LINDEN; PASHLEY,
2010; MATTEUCCI; MIGNANI; VELDKAMP, 2009). First of all, collateral information
can be used to find an initial estimate of the ability of the candidate. When the
initial ability estimate is close to the true ability of the candidate, only items
that are informative will be selected, item exposure will be less of a problem, and
the CAT will converge faster, which results in shorter, less expensive tests. Guyes
(2008) motivated the use of more accurate initial ability estimates in CAT by
demonstrating how a poor initial estimate might cause a very slow convergence
of CAT. Besides, an informative prior could be used to formulate a posterior
distribution of the ability parameter and expected a posteriori (EAP) estimation
can be applied to obtain ability estimators. Bayesian item selection criteria have
been developed and compared (OWEN, 1975; VAN DER LINDEN, 1998; VAN DER
LINDEN; PASHLEY, 2010; VELDKAMP, 2010). Matteucci e Veldkamp (2012) even
proposed to use a Gibbs sampler for ability estimation, for example, to handle
applications where the abilities of the population are not normally distributed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชนิดต่าง ๆ ของแปรพื้นหลังเกี่ยวกับความสามารถของผู้สมัครอาจมีในระหว่างการทดสอบ อาจรวมถึงเศรษฐกิจ-สังคม หรือตัวแปรประชากรศาสตร์ แต่พวกเขาอาจได้คะแนนที่เป็นผลจากการทดสอบก่อนหน้านี้ผู้แต่งหลายคนกล่าวถึงปัญหาของรวมทั้งหลักประกันข้อมูลในแมว(ZWINDERMAN, 1991, 1997 แวนเดอร์ลินเดน 1999 แวนเดอร์ลินเดน PASHLEY2010 MATTEUCCI MIGNANI VELDKAMP, 2009) แรกของข้อมูลหลักประกันทั้งหมดสามารถใช้เพื่อค้นหาการประเมินความสามารถของผู้สมัคร เมื่อการประเมินความสามารถในการเริ่มต้นอยู่ใกล้กับความสามารถจริงของผู้สมัคร เฉพาะรายการที่มีข้อมูลมากจะเลือก สินค้าสัมผัสจะน้อยมีปัญหา และแมวจะมาบรรจบกันได้เร็วขึ้น ซึ่งผลสั้นกว่า น้อยกว่าการทดสอบที่มีราคาแพง Guyes(2008) แรงจูงใจการใช้ถูกต้องมากขึ้นความสามารถในการเริ่มต้นประเมินในแมวโดยสาธิตวิธีการประเมินเริ่มต้นไม่ดีอาจทำให้เกิดการบรรจบกันช้ามากของแมว สามารถใช้เป็นข้อมูลก่อนกำหนดหลังการการกระจายของพารามิเตอร์ความสามารถและประเมิน (EAP) posteriori คาดไว้สามารถใช้เพื่อขอรับความสามารถ estimators มีเกณฑ์การเลือกสินค้าแบบเบย์รับการพัฒนา และเปรียบเทียบ (OWEN, 1975 แวนเดอร์ลินเดน 1998 แวนเดอร์ลินเดน PASHLEY, 2010 VELDKAMP, 2010) E Matteucci Veldkamp (2012) แม้เสนอ การใช้แซมเพลอร์ที่เสรีของกิ๊บส์สำหรับการประเมินความสามารถ เช่น การจัดการการใช้งานที่ความสามารถของประชากรมีไม่กระจายปกติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ชนิดของตัวแปรพื้นหลังเกี่ยวกับความสามารถของผู้สมัคร
อาจจะใช้ได้ในระหว่างการทดสอบ พวกเขาอาจจะรวมถึงทางเศรษฐกิจและสังคมหรือ
ตัวแปรประชากรศาสตร์ แต่พวกเขายังอาจจะมีคะแนนที่เกิดจากการทดสอบก่อนหน้านี้.
หลายคนเขียนกล่าวถึงปัญหาของการรวมทั้งข้อมูลหลักประกันในกสท
(ZWINDERMAN 1991, 1997; VAN DER LINDEN 1999 แวนเดอร์ LINDEN; Pashley ,
2010 Matteucci; Mignani; Veldkamp 2009) แรกของทุกข้อมูลหลักประกัน
สามารถใช้ในการหาค่าประมาณเริ่มต้นของความสามารถของผู้สมัคร เมื่อ
ประมาณการความสามารถในการเริ่มต้นอยู่ใกล้กับความสามารถที่แท้จริงของผู้สมัครเฉพาะรายการ
ที่มีข้อมูลที่จะถูกเลือกสัมผัสรายการนี้จะน้อยของปัญหาและ
กสทจะมาบรรจบกันได้เร็วขึ้นซึ่งส่งผลให้สั้นลงการทดสอบที่ราคาไม่แพง Guyes
(2008) แรงบันดาลใจการใช้ที่ถูกต้องมากขึ้นความสามารถในการประมาณการในเบื้องต้นกสท. โดย
แสดงให้เห็นถึงวิธีการประมาณการครั้งแรกที่ไม่ดีอาจทำให้เกิดการบรรจบช้ามาก
ของกสท นอกจากการให้ข้อมูลก่อนที่จะนำมาใช้เพื่อกำหนดหลัง
การกระจายของพารามิเตอร์ความสามารถและคาดว่า posteriori (EAP) ประมาณค่า
สามารถนำมาใช้เพื่อให้ได้ประมาณค่าความสามารถ เกณฑ์การคัดเลือกรายการแบบเบย์ได้
รับการพัฒนาและเมื่อเทียบ (โอเว่น 1975; VAN DER LINDEN 1998; VAN DER
LINDEN; Pashley 2010; Veldkamp 2010) Matteucci E Veldkamp (2012) แม้จะ
เสนอให้ใช้ตัวอย่างกิ๊บส์สำหรับการประมาณความสามารถยกตัวอย่างเช่นในการจัดการ
การใช้งานที่มีความสามารถของประชากรที่ยังไม่ได้กระจายตามปกติ