计量心理学参数估计库
案例介绍
结构方程模型：包含ULS, ML, GLS三种参数估计方法，基于梯度下降优化算法。
验证性因子分析：支持连续数据、二分数据和有序数据，基于梯度下降优化算法，二分数据和有序数据基于Polychoric相关矩阵。
探索性因子分析：基于主成分分析，旋转算法是梯度投影。
自适应测验：支持瑟斯顿IRT模型（用于人格测验的多维项目反应理论模型），抽题算法是多维项目反应理论的最大信息法。
认知诊断：支持dina和ho-dina模型，支持EM算法，MCMC算法，极大似然估计（仅限估计被试技能掌握参数）。
多维项目反应理论：初值计算基于近似polychoric correlation，通过对这个相关矩阵进行因子分析，获得斜率初值，参数估计基于EM算法，E步用GH积分，M步用牛顿算法（并且把稀疏矩阵拆成不稀疏的矩阵计算），因子旋转基于梯度投影算法。
计量心理学参数估计库
案例介绍
自编计量心理库，包含结构方程模型，多维项目反应理论，认知诊断，因子分析和自适应测验模拟等等，仅使用numpy实现。
结构方程模型：包含ULS, ML, GLS三种参数估计方法，基于梯度下降优化算法。
验证性因子分析：支持连续数据、二分数据和有序数据，基于梯度下降优化算法，二分数据和有序数据基于Polychoric相关矩阵。
探索性因子分析：基于主成分分析，旋转算法是梯度投影。
自适应测验：支持瑟斯顿IRT模型（用于人格测验的多维项目反应理论模型），抽题算法是多维项目反应理论的最大信息法。
认知诊断：支持dina和ho-dina模型，支持EM算法，MCMC算法，极大似然估计（仅限估计被试技能掌握参数）。
多维项目反应理论：初值计算基于近似polychoric correlation，通过对这个相关矩阵进行因子分析，获得斜率初值，参数估计基于EM算法，E步用GH积分，M步用牛顿算法（并且把稀疏矩阵拆成不稀疏的矩阵计算），因子旋转基于梯度投影算法。
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