결합최대우도추정법 JMLE

1 개요

joint maximum likelihood (JML)

결합최대우도

joint maximum likelihood method, joint maximum likelihood estimation, joint MLE (JMLE)

결합최대우도추정, 결합최대우도 추정법

• 문항모수와 능력모수를 동시에 추정하는 방법
• 우도함수 [math]\displaystyle{ \Lambda = \frac{\prod_{n} \prod_{i} \exp(x_{ni}(\beta_n-\delta_i))}{\prod_{n} \prod_{i}(1+\exp(\beta_n-\delta_i))} }[/math]

[math]\displaystyle{ x_{ni} }[/math]: 피험자 n의 문항 i에 대한 반응

• 로그우도함수 [math]\displaystyle{ \log \Lambda = \sum_n^N \beta_n r_n - \sum_i^I \delta_i s_i - \sum_n^N \sum_i^I \log(1+\exp(\beta_n-\delta_i)) }[/math]
• 지원하는 소프트웨어: LOGIST, SYSTAT 등

2 같이 보기

• 조건최대우도추정법
• 주변최대우도추정법
• 최대우도추정법
• 우도함수

3 참고

• https://en.wikipedia.org/wiki/Rasch_model_estimation