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Image Creatorが描いた世界 趣味を ブログ「のんびり統計」と 記事「抑うつを調べるための4つのツールを比較する」 【URL】note.com/e_dao/n/nb6c01… 項目反応理論に基づくベイズ段階反応モデルです。 次回は言葉の覚えやすさを項目反応ツリーモデルで推論! #ImageCreator #のんびり統計 #ベイズ pic.twitter.com/O3iUU0Yo8g
Image Creatorが描いた世界 整う ブログ「のんびり統計」でリラックス 記事「抑うつを調べるための4つのツールを比較する」 【URL】note.com/e_dao/n/nb6c01… 項目反応理論に基づくベイズ段階反応モデルです! 統計的処理にはsemopyとpingouinの力を利用。 #ImageCreator #のんびり統計 #ベイズ pic.twitter.com/q3k5iC4MVD
Image Creatorが描いた世界 朗らか ブログ「のんびり統計」で笑う 記事「抑うつを調べるための4つのツールを比較する」 【URL】note.com/e_dao/n/nb6c01… 項目反応理論に基づくベイズ段階反応モデルを構築します。 尤度関数に順序ロジスティック分布を利用。 #ImageCreator #のんびり統計 #ベイズ pic.twitter.com/FSSAQwcdmY
【実験!たのしいベイズモデリング2をPyMC Ver.5で】 新記事です! 第17章「抑うつを調べるための4つのツールを比較する」 4つの抑うつ測定尺度の特徴を項目反応理論に基づくベイズ段階反応モデルで推論! Orderd制約を実装できました!! #のんびり統計 #PyMC #ベイズ note.com/e_dao/n/nb6c01…
古典的なIRTの後に発展した理論のバリエーション ・多次元項目反応理論(Multidimensional IRT) ・ 一般化線形混合モデル(Generalized Linear Mixed Models) ・テストレット理論(Testlet Theory) ・コンピュータ適応型テスト(Computer Adaptive Testing) ・認知診断モデル(Cognitive Diagnostic Models)
JLPTの対策をしている方は、問題集を読む前にIRTとか項目応答理論とか、項目反応理論とか呼ばれている分野についても読んでおくと、少しモヤモヤなどが解消されると思います。 ちなみに以下の本は期間限定キャンペーン中。 amzn.to/403OjMn
某大規模日本語試験の問題がなかなか公開されないのは、順当に考えればやはり高次元項目反応理論とかの最新のモデリングを使ってマイクロチューニングを進めているからなのだろうとは思いますが、批判的応用言語学的な視点からは前よりも一層、「何のためのテスト?」というところを考える必要が文字数
Image Creatorが描いた世界 朝陽 ブログ「のんびり統計」で明るく 記事「消費者トレンドをつかまえろ」をPyMC5で 【URL】note.com/e_dao/n/n257ea… 主要観光地のWeb検索データをベイズ動的因子分析モデルで分析! 次回は項目反応理論のベイズモデルです。 #ImageCreator #のんびり統計 #ベイズ pic.twitter.com/VBWcu9YbqW
【お申込は本日17時59分まで】 筑波大学 尾崎先生による 『項目反応理論の概要とビジネスにおける応用』 昨今は医療での利用も注目されている項目反応理論ですが、本講座では購買データや調査データの分析に応用可能であることを解説し、その演習としてRを用いたパラメータ推定・項目分析を行います。
【セミナー情報】 筑波大学 尾崎先生による 『項目反応理論の概要とビジネスにおける応用』 ▼概要▼ 項目反応理論は能力測定テストだけでなく、質問紙調査データや購買データの分析にも応用可能です。 理論についての解説のほか、項目分析やパラメータ推定に関するRによる実演を行います。
どうも開発者です。一般的な項目反応理論では、ある問題の難易度や学生の能力をそれぞれスカラー値で表しているため、ある問題のどんな部分が難しくて、学生のどんな能力が足りていないか理解できませんでした。そこで本研究では項目反応理論を拡張して深層学習モデルに組み込み、大幅な精度向上と解釈…
【プレスリリース】 JDSCは、学習者一人一人に最適化された学習内容を提供するアダプティブラーニング(適応型学習)領域において、教育現場で問題の難易度調整に使われる項目反応理論を拡張して開発した新しい深層学習モデル「learning insight」の特許を取得しました。 jdsc.ai/news/news-4889/
JDSC、項目反応理論を拡張して開発した新しい深層学習モデル「learning insight」の特許を取得〜需要旺盛な教育領... prtimes.jp/main/html/rd/p… pic.twitter.com/X7kRyJPJfX
【プレスリリース】 JDSCは、学習者一人一人に最適化された学習内容を提供するアダプティブラーニング(適応型学習)領域において、教育現場で問題の難易度調整に使われる項目反応理論を拡張して開発した新しい深層学習モデル「learning insight」の特許を取得しました。 jdsc.ai/news/news-4889/
JLPTの対策をしている方は、問題集を読む前にIRTとか項目応答理論とか、項目反応理論とか呼ばれている分野についても読んでおくと、少しモヤモヤなどが解消されると思います。 ちなみに以下の本は期間限定キャンペーン中。 amzn.to/403OjMn