Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/32090
Tipo: Tese
Título: Multidimensional IRT models for hierarchical latent structures
Título(s) alternativo(s): Modelos multidimensionais de TRI para estruturas latentes hierárquicas
Autor(es): Juliane Venturelli Silva Lima
Primeiro Orientador: Flávio Bambirra Gonçalves
Primeiro Coorientador: Dalton Francisco de Andrade
Primeiro membro da banca : Dani Gamerman
Segundo membro da banca: Rosangela Helena Loschi
Terceiro membro da banca: Thais Cristina Oliveira da Fonseca
Quarto membro da banca: Roberto da Costa Quinino
Resumo: Many latent variables can be seen as having a hierarchical structure and some models have been proposed towards this. Motivated by the limitations of the existent literature approaches and on the importance of the theme, this work aims to propose an improved methodology in terms of both modeling and inference. From a modeling perspective, the proposed methodology allows for genuinely multidimensional items, which no past work have done, with a higher order structure for latent traits, in which all of them are in the same scale. We approach computational aspects, such as sampling jointly all latent traits and we carefully devise a MCMC algorithm to be e cient. Also, we prove some model properties that the past authors had done.
Abstract: Muitas variáveis latentes podem ser vistas como tendo uma estrutura hierárquica e alguns modelos foram propostos para acomodar tais estruturas. Motivado pelas limitações das abordagens existentes na literatura e pela importância do tema, este trabalho tem como objetivo propor uma metodologia aprimorada em termos de modelagem e inferência. Do ponto de vista de modelagem, a metodologia proposta permite itens genuinamente multidimensionais, não tendo sido feito por trabalhos passados, com uma estrutura hierárquica para os traços latentes, na qual todos estão na mesma escala. São abordados aspectos computacionais, como amostragem em conjunto de todas as características latentes, e planejado cuidadosamente um algoritmo MCMC eficiente. Além disso, algumas propriedades do modelo são provadas.
Assunto: Estatística - Teses.
Estatística Matemática - Teses.
Teoria da resposta do item - Teses
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Curso: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/32090
Data do documento: 17-Mai-2019
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