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;Python 문항반응이론 2모수 모형
;Python 문항반응이론 2모수 모형


==Joint Maximum Likelihood (JML)==
==JML==
* 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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</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>


==Maximum Marginal Likelihood (MML)==
==MML==
* 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) 19:31 판

1 개요

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

2 JML

  • Joint Maximum Likelihood(JML) Method
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

  • Maximum Marginal Likelihood(MML) Method
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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