3. Vorlesung (08.11.2018): Annahmen, die das Rasch-Modell definieren

Steyer, Rolf GND

Vorlesungsinhalte: Annahmen, die das Rasch-Modell definieren; Rasch-Homogenität; Bedingte Unabhängigkeit; Produktformel für die bedingte Unabhängigkeit; Rechenregeln für Logarithmus und Exponentialfunktion; Zulässige Transformationen und Eindeutigkeit der latenten Variablen und der Schwierigkeitsparameter; Bedeutsame Aussagen; Identifikation der Schwierigkeitsparameter; Bedingte Varianzen und Item-Informationsfunktion; Test- Informationsfunktion und Standardfehlerfunktion; Reliabilität der Personenparameterschätzung; Rabix; Itemcharakteristiken; Likelihoodfunktionen; Schätzung des Personenparameters; Summenscore als suffiziente Statistiken zur Schätzung der Personenparameter; Item- und Testinformationsfunktionen

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Steyer, R., 2018. 3. Vorlesung (08.11.2018): Annahmen, die das Rasch-Modell definieren. Jena.
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