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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2010.tde-20220712-124828
Document
Auteur
Nom complet
Ronald Targino Nojosa
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2010
Directeur
Titre en portugais
Inferência bayesiana em modelos multidimensionais de resposta ao item
Mots-clés en portugais
Análise De Séries Temporais
Resumé en portugais
Uma suposição muito importante na teoria da resposta ao item (TRI) é a de correta especificação da dimensionalidade do instrumento de avaliação. Apesar de sua importância, ainda não há uma medida , de consenso comum, que reflita adequadamente a dimensão de um instrumento. Nesta tese, propomos uma abordagem completamente bayesiana para a determinação da dimensionalidade em modelos multidimensionais da TRI para respostas dicotômicas. Propomos a utilização de métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov com saltos reversíveis para a determinação da dimensão do modelo com ligação probito e com parâmetro a serem estimados. Consideramos o modelo com ligação probito e com parâmetro de proficiência distribuído a priori segundo uma distribuição normal multivariada e, também, avaliamos a necessidade do uso da distribuição normal-assimétrica multivariada. No processo de estimação, empregando inferência bayesiana, combinamos um esquema de dados aumentados com o amostrador de Gibbs e um algoritmo de Monte Carlo baseado em cadeias de Markov com saltos reversíveis. Estudos de simulação e uma aplicação a dados reais do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) são empregados para avaliar a dimensionalidade. Os resultados indicam eficiência do método na identificação da correta dimensão do modelo e recuperação dos demais parâmetros.
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
not available
 
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Date de Publication
2022-07-13
 
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