Moritz Berger beschäftigt sich mit einer Erweiterung des klassischen binären Rasch-Modells, mit der es möglich ist, Unterschiede zwischen Personen aus unterschiedlichen Subgruppen bei der Beantwortung von Testitems zu berücksichtigen. Das binäre Rasch-Modell findet Anwendung in der Psychometrie bei der Auswertung von Intelligenztests. Grundannahme dieses Modells ist, dass die Schwierigkeit eines Testitems für alle Personen mit derselben Fähigkeit exakt gleich ist, was jedoch oftmals nicht der Fall ist. Das vorgestellte, erweiterte Modell wird mithilfe von Boosting-Verfahren geschätzt. Auf Basis von Simulationen und echten Datenbeispielen wird die Güte der Modelle und des Schätzverfahrens gründlich untersucht und Grenzen der Methoden aufgezeigt.
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Produktinformationen
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ISBN-10
3658087056
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GTIN-13
9783658087050
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Untertitel
Eine Erweiterung klassischer Item-Response-Modelle
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Erscheinungstermin
2015-03-04
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Sprache
ger
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Autoren Biografie
Moritz Berger studierte an der LMU München Statistik und arbeitet derzeit am dortigen Institut für Statistik als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Seminar für angewandte Stochastik. Hauptsächlich beschäftigt er sich bei seiner Tätigkeit mit Regressionsproblemen in hochdimensionalen Datenstrukturen.
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Genre-Code
9627
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Letzte Bearbeitung
2023-03-14
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Produktart
EA
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Schlüsselwörter
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Verleger
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Genre
Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte online kaufen
Die Publikation Boosting-Techniken zur Modellierung itemmodifizierender Effekte - Eine Erweiterung klassischer Item-Response-Modelle von
Moritz Berger ist bei Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH erschienen.
Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: Boosting-Verfahren, Differential Item Functioning, Item-Response-Modelle, Penalisierte Maximum-Likelihood-Schätzung, Statistische Regularisierung.
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