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江西师范大学学报（自然科学版） 2020年第3期44卷 282-291页

作者：刘思杨蔡艳江西师范大学心理学院江西南昌330022

Stan是一个新的用于估计指定统计模型的概率编程语言,它使用了强大而高效的汉密尔顿蒙特卡罗(Hamiltonian Monte Carlo,HMC)抽样算法,相比较传统的Gibbs抽样和Metropolis算法具有显著的效率提升.R软件包“rstan”链接了R与Stan 2个软件... 详细信息

Stan是一个新的用于估计指定统计模型的概率编程语言,它使用了强大而高效的汉密尔顿蒙特卡罗(Hamiltonian Monte Carlo,HMC)抽样算法,相比较传统的Gibbs抽样和Metropolis算法具有显著的效率提升.R软件包“rstan”链接了R与Stan 2个软件,使得Stan可以借助R的计算环境运行.首先,该文通过3参数Logistic(3PL)模型代码介绍了Stan的程序语言;其次,该文使用Stan计算2个评估模型-数据拟合的全新指标WAIC和LOO,为应用Stan进行IRT模型相关研究提供了有效的参考工具;最后,该文还采用了2个真实数据分别考察了Stan在单维IRT模型和多维IRT模型参数估计中的运行表现.研究结果表明:采用一个新的贝叶斯统计软件Stan,通过2个实证研究验证了该方法的有效性与可行性,为国内学者应用Stan进行IRT模型相关研究提供了有效的参考资料.

关键词：项目反应理论汉密尔顿蒙特卡罗算法贝叶斯估计 Stan

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