https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/40100
標題: | 用GIBBS SAMPLER發展出有區辨性的佘斯頓排序模型 | 作者: | 姚開屏 | 關鍵字: | Thurstonian ranking models;Gibbs sampler;posterior predictive check;mixture model;佘斯頓排序模型;吉普氏抽樣;後預測檢查法;混合模型 | 公開日期: | 1998 | 出版社: | 臺北市:國立臺灣大學心理學系暨研究所 | 摘要: | To estimate the parameters for Thurstonian ranking models and assess the model-fit, Yao and Bockenholt (1995, 1996, 1999; also see Tsai & Yao, 1999) have successfully applied the Gibbs sampler algorithm to overcome the difficulties of high-dimensional integration. The purpose of this paper is to develop a discriminative Thurstonian ranking model, i.e., the Thurstonian ranking mixture model so that ranking behaviors from heterogeneous groups can be distinguished. 姚與Bockenholt(1995, 1999)成功的運用了吉普氏抽樣(Gibbs sampler)的方法,來克服高維度積分的困難,以估計出佘斯頓排序模型參數值,之後並根據後預測檢查法(posterior predictive check),提出數種評估模式符合度的統計指標(1996; 也參見 Tsai & Yao, 1999)。本篇研究的目的是要用混合模型(mixture model)的方式來發展出有區辨性的佘斯頓排序模型,使得異質團體(heterogeneous groups)的排序行為能被區分。 |
URI: | http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/9644 | 其他識別: | 872413H002021 | Rights: | 國立臺灣大學心理學系暨研究所 |
顯示於: | 心理學系 |
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