资源简介
python实现的自适应cat的数学模型-项目反应理论 1.初始能力值确定 2.最大信息量计算 3.解极大似然函数-牛顿迭代法
代码片段和文件信息
import math
# 作答反应模式,非0即1
uList=[1111111111111111111111111111111111111111]
# 能力,初始得能力值θ由不计入自适应算法得前四道题计算得到
abList=[2]
# 难度,对应每个题的难度系数,从第五题开始
diffList=[-2.9]
# 牛顿迭代法求解能力值
def calculate_ability(uListabListdiffList):
i=0
x1=0
x2=0
while i < len(uList):
p=calculate_p(diffList[i]abList[i])
x1+=(uList[i]-p)
x2+=(p*(p-1))
ab_new=abList[-1]-(x1/x2)
diffList.append(diffList[i]+0.1)
abList.append(ab_new)
i += 1
return abList
# 求解题目正确作答概率(单参数模型)
def calculate_p(
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