2017-09-27 6 views
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저는 훌륭한 R 전문가는 아니지만 최근에 대학의 이유로 "ltm"패키지를 사용해야했지만 일부 특정 기능에는 문제가 없었습니다. 목록을 만든 다음 이전 값과 다른 값을 얻습니다. 내가보기에 더 간단합니다. X COEFF의R의 목록 필드가 일치하지 않습니다

Call: 
rasch(data = LSAT) 

Coefficients: 
Dffclt.Item 1 Dffclt.Item 2 Dffclt.Item 3 Dffclt.Item 4 Dffclt.Item 5 
    -3.615   -1.322   -0.318   -1.730   -2.780 
    Dscrmn 
    0.755 

Log.Lik: -2466.938 

콘텐츠

install.packages("ltm") 
library("ltm") 
x <- rasch(LSAT) 
coeff <- x$coefficients 

콘텐츠 :

  beta.i beta 
Item 1 2.7300133 0.7551347 
Item 2 0.9986059 0.7551347 
Item 3 0.2398539 0.7551347 
Item 4 1.3064513 0.7551347 
Item 5 2.0994042 0.7551347 

번째 열 "베타"은 테이블의 길이에 대하여 반복 단지 Dscrmn 치의 정확하지만 "beta.i"열의 요소가 "Dffclt.Item 1 Dffclt.Item 2 Dffclt.Item 3 Dffclt.Item 4 Dffclt.Item 5"와 같지 않은 이유는 무엇입니까?

도움을 주셔서 감사합니다!

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'coef (x)'는 문서에 따라 클래스 "rasch"의 객체에 대한 적절한 인터페이스라고 생각합니다. 'coef.rasch'를 읽어 보면'$ coef'로 얻을 수있는 내부적 인 것의 차이점을 알 수 있습니다. – Frank

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정말 고마워요! – Marcoluz

답변

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coef(x)은 문서에 따라 "rasch"클래스의 개체에 대한 적절한 인터페이스입니다. 당신은 차이가 그 사이에 무엇인지 볼 수있는 기능 coef.rasch를 읽을 수 있습니다 당신이 $coef로 얻을 내부 구성 요소 :

> ltm::coef.rasch 
function (object, prob = FALSE, order = FALSE, ...) 
{ 
    if (!inherits(object, "rasch")) 
     stop("Use only with 'rasch' objects.\n") 
    cof <- if (object$IRT.param) { 
     coefs <- IRT.parm(object)$parms 
     p <- length(coefs) 
     matrix(c(coefs[1:(p - 1)], rep(coefs[p], p - 1)), ncol = 2, 
      dimnames = list(colnames(object$X), c("Dffclt", "Dscrmn"))) 
    } 
    else { 
     object$coef 
    } 
    if (prob) 
     cof <- cbind(cof, `P(x=1|z=0)` = plogis(object$coef[, 
      1])) 
    if (order) 
     cof <- cof[order(cof[, 1]), ] 
    cof 
} 
<environment: namespace:ltm> 

그래서 키 토글 IRT 매개 변수의 사용 여부입니다 (기본적으로 TRUE). 워드 프로세서 다음 ...

IRT.param = TRUE 경우, 추정은 보통 IRT 파라미터에 따라보고 된 파라미터, 즉

로짓 (π_i) = 베타 (Z - beta_i^*).

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나는 (1) IRT.param에 의한 (IRST.param) 인수가 다음과 같은 것을 [학습했다] (https://stats.stackexchange.com/questions/320674/constraining-item-difficulty-in-2pl-estimation-using-ltm) 기본값은 전혀 설정되지 않았으며 (2) 단지 매개 변수 추정 (예 :'coef','print','summary')의보고에만 영향을 미친다. 추정 프로세스 동안, 단일 (비 - 지수화 된) 잠복 변수 (예를 들어, 래쉬 경우)가 존재하면, 파라미터는 '참'으로 설정된다. – Tom