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文献
J-GLOBAL ID：202102210408367519
整理番号：21A2576047
テストレット効果モデルを推定するための補助変数に基づく新しい高効率Bayesサンプリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】
A Novel and Highly Effective Bayesian Sampling Algorithm Based on the Auxiliary Variables to Estimate the Testlet Effect Models
Lu Jing
(Key Laboratory of Applied Statistics of MOE, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University, Changchun, China)
,
Zhang Jiwei
(Key Lab of Statistical Modeling and Data Analysis of Yunnan Province, School of Mathematics and Statistics, Yunnan University, Kunming, China)
,
Zhang Zhaoyuan
(Department of Statistics, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University, Changchun, China)
,
Xu Bao
(Institute of Mathematics, Jilin Normal University, Siping, China)
,
Tao Jian
(Key Laboratory of Applied Statistics of MOE, School of Mathematics and Statistics, Northeast Normal University, Changchun, China)
資料名：
Frontiers in Psychology (Web)
(Frontiers in Psychology (Web))
巻： 12 ページ： 509575 発行年： 2021年
JST資料番号： U7096A ISSN： 1664-1078 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： スイス (CHE) 言語： 英語 (EN)
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