アダプティブ試験システムにおける動的なテスト理論とその推定方法の構築
开发自适应测试系统的动态测试理论和估计方法
基本信息
- 批准号:20K14172
- 负责人:
- 金额:$ 2.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
2021年度に調査した自然母数によるベイズ推定量は,項目特性を推定する上で有力な推定量として扱うことができることが分かった.この推定量は情報量の観点から,リスクを最小にする予測子として誘導されるものであり,最適な推定量として得られる.一方,項目反応理論において,実用の面では推定されるパラメータそのものの値が重要になることもある.これは項目選定方式の選択にもつながる.一般に情報量を基準として次の項目を選択することが良策であるが,他方で能力評価値と項目特性値の値としての近さから項目を選ぶことも考えられる.2022年度には,より詳細な項目選定方式の検討として,これまで検討してきた自然母数の事後平均のバイアスについて調査した.その結果,このベイズ推定量は,不偏性から考案したものではないにも関わらず,驚くことに近似的に不偏性を有していることが判明した.この性質は少ないサンプルにおいても観察される.項目選定方式については,情報量を基準とするのであれば,自然母数の事後平均に関連する推定量はKL情報量を最小にする最適性を有する推定量であるため,第一候補として挙げられることは前年度に調べたとおりである.加えて,パラメータの値そのものの距離で測る選定方式を考えた場合においても,この自然母数の事後平均に関する推定量は,ほとんど不偏な推定量であることから,有力な推定量となる.よって,情報量基準としてもユークリッド距離としても,提案しているベイズ推定量を用いることが有効であることが,本年度の研究で明らかとなった.
In 2021, the natural mother number of the survey was estimated, and the project characteristics were It is estimated that there is a strong force in the estimation and the amount of estimation is the same as the amount of estimation. The estimated amount of information is the point of the information, the minimum predicted amount of the information is the minimum predicted value, the optimal amount of the estimated amount is calculated, and the optimal estimated amount is obtained. On the one hand, the project backlash theory is an important one, and the project is an important one. How to select the project? Generally speaking, the amount of information is the standard and the project is selected, and the other side is the best strategy. Ability evaluation 価値とItem characteristicsつの値としてのNearlyさからItemを选ぶことも考えられる.には, よりDetails of the project selection method in 2022, の検 Discussion of the project selection method, これまで検 Discussion of the natural mother number, the post-event average of the natural mother number, のバイアスについて survey, した.そのRESULT, このベイズESTIMATE quantificationは, unbiased からanswer case したものではないにも关わらず, 杀くことにsimilar に impartiality を有していることがdetermine した.この性は小ないサンプルにおいても観看される. The project selection method is the basis, the information quantity is the basis, the natural number is the average after the correlation, the estimated quantity is the KL information quantityをThe minimum にするoptimality をhas the する estimated amount であるため, the first candidate として挙げられることは the previous year's tune べたとおりである. Add えて, パラメータの値 そのもののdistance でmeasure るSelected method をtest えたoccasion においても, このnatural mother The post-event average of the number is the inferred quantity, the unbiased and unbiased inferred quantity is the inferred quantity, and the powerful inferred quantity is the same.よって, information quantity standard としてもユークリッド distance としても, proposal しているベイThe estimated amount is valid and effective, and the research of this year is based on the results of this year's research.
项目成果
期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
von Mises 分布における自然母数の事後平均のバイアスについて
关于 von Mises 分布中自然参数的后验均值的偏差
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hiroyuki Nakayama;Kiyoharu Hamaguchi;作村 建紀 柳本 武美
- 通讯作者:作村 建紀 柳本 武美
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
作村 建紀其他文献
教員養成課程の学生が持つストレングススポッティングに関する探索的研究:教師効力感・教師リーダーシップとの関連ならびに現職教員との比較‐
教师培训课程中学生优势发现的探索性研究:与教师效能和教师领导力的关系,以及与在职教师的比较。
- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
工藤大吾;元山 貴雄;作村 建紀;村山功・小林朋子・古見文一;高橋誠・森本哲介 - 通讯作者:
高橋誠・森本哲介
作村 建紀的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('作村 建紀', 18)}}的其他基金
最適テスト法とそのe-learningシステムへの実装
最优测试方法及其在电子学习系统中的实现
- 批准号:
13J05474 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
相似海外基金
Data-efficient Safe Control with Recovery-to-Optimality Guarantees
数据高效的安全控制,并保证恢复最佳性
- 批准号:
2227311 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Standard Grant
Clarification of Minimax Optimality in Fair Regression under Demographic Parity
人口均等情况下公平回归中极小极大最优性的澄清
- 批准号:
23K13011 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Robustness and Optimality of Estimation and Testing
估计和测试的稳健性和最优性
- 批准号:
2310769 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Standard Grant
日本・韓国・台湾の要介護高齢者に対するケアマネジメントの最適性に関する国際比較研究
日本、韩国、台湾地区老年人护理管理优化的国际比较研究
- 批准号:
23K01825 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Investigating the role of the Ccr4-Not complex in regulating codon optimality-mediated mRNA decay
研究 Ccr4-Not 复合体在调节密码子最优性介导的 mRNA 衰减中的作用
- 批准号:
10749985 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
CAREER: Federated Learning: Statistical Optimality and Provable Security
职业:联邦学习:统计最优性和可证明的安全性
- 批准号:
2144593 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Continuing Grant
RI: Medium: Collaborative Research:Algorithmic High-Dimensional Statistics: Optimality, Computtional Barriers, and High-Dimensional Corrections
RI:中:协作研究:算法高维统计:最优性、计算障碍和高维校正
- 批准号:
2218713 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Standard Grant
Understanding the relationship between codon optimality and mRNA stability
了解密码子最优性和 mRNA 稳定性之间的关系
- 批准号:
10623162 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Understanding the relationship between codon optimality and mRNA stability
了解密码子最优性和 mRNA 稳定性之间的关系
- 批准号:
10330674 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Optimality in analysis and geometry of probability measures
概率测度分析和几何的最优性
- 批准号:
RGPIN-2019-03926 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.58万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual