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.
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
การแปล กรุณารอสักครู่..

ชนิดของพื้นหลังของตัวแปรเกี่ยวกับความสามารถของผู้สมัครจะสามารถใช้ได้ในช่วงการทดสอบ พวกเขาอาจรวมถึงด้านเศรษฐกิจ สังคม หรือตัวแปร demographical , แต่พวกเขายังอาจจะคะแนนที่เกิดจากการทดสอบก่อนหน้านี้ผู้เขียนหลายกล่าวถึงปัญหาของข้อมูลรวมทั้งหลักประกันในแมว( zwinderman , 1991 , 1997 ; van der Linden , 1999 , Van der Linden pashley ; ,2010 ; matteucci ; mignani ; veldkamp , 2009 ) แรกของทั้งหมด , ข้อมูลหลักประกันสามารถใช้ในการค้นหา ประเมินเบื้องต้นของความสามารถของผู้สมัคร เมื่อประมาณค่าความสามารถเริ่มต้นอยู่ใกล้กับความสามารถที่แท้จริงของผู้สมัครรายการเท่านั้นที่มีข้อมูลจะถูกเลือกจากรายการจะน้อยของปัญหา และแมวจะมาบรรจบกันได้เร็วขึ้น ซึ่งผลลัพธ์ในสั้น แบบราคาไม่แพง guyes( 2008 ) มีการใช้ถูกต้องมากขึ้นความสามารถในการประมาณการแมวโดยแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่ไม่ดีเริ่มต้นอาจทำให้เปิดช้ามากประมาณของแมว นอกจากนี้ มีข้อมูลก่อนที่จะใช้สร้างกระดูกการกระจายของค่าพารามิเตอร์ความสามารถและคาดหวังจากผลไปสู่เหตุ ( EAP ) การประเมินสามารถใช้เพื่อให้ได้ความสามารถตัวประมาณ เกณฑ์ในการเลือกสินค้าได้แบบเบส์ถูกพัฒนาและเปรียบเทียบ ( โอเว่น , 1975 ; van der Linden , 1998 ; แวน เดอ) ; pashley , 2010 ; veldkamp , 2010 ) matteucci E veldkamp ( 2012 ) แม้แต่เสนอให้ใช้กิ๊บส์ตัวอย่างการประมาณค่า ความสามารถ ตัวอย่างเช่น ในการจัดการโปรแกรมที่ความสามารถของประชากรไม่ได้เป็นแบบปกติ
การแปล กรุณารอสักครู่..
