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==JML==
==JML==
* Joint Maximum Likelihood(JML) Method
* [[Joint Maximum Likelihood]](JML) Method
<syntaxhighlight lang='python' notebook>
<syntaxhighlight lang='python' notebook>
import numpy as np
import numpy as np
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==MML==
==MML==
* Maximum Marginal Likelihood(MML) Method
* [[Maximum Marginal Likelihood]](MML) Method
<syntaxhighlight lang='python' notebook=mml>
<syntaxhighlight lang='python' notebook=mml>
import numpy as np
import numpy as np

2021년 10월 6일 (수) 19:36 기준 최신판

1 개요[ | ]

Python IRT 2모수 모형
Python 문항반응이론 2PLM
Python 문항반응이론 2모수 모형

2 JML[ | ]

import numpy as np
import pandas as pd
import girth
df = pd.read_csv("https://github.com/jmnote/zdata/raw/master/github.com/cran/ltm/data/LSAT.csv")
m = np.transpose(df.values)
estimates = girth.twopl_jml(m)
pd.DataFrame(estimates)

3 MML[ | ]

import numpy as np
import pandas as pd
import girth
df = pd.read_csv("https://github.com/jmnote/zdata/raw/master/github.com/cran/ltm/data/LSAT.csv")
m = np.transpose(df.values)
estimates = girth.twopl_mml(m)
pd.DataFrame({k: estimates[k] for k in ('Discrimination','Difficulty')})

4 같이 보기[ | ]

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