孙佳楠
- 作品数：9 被引量：47H指数：3
- 供职机构：北京林业大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：理学哲学宗教社会学经济管理更多>>
- 独立泊松序列与指数序列的变点检测方法比较被引量：1
- 2018年
- 变点检测问题是近年来数理统计研究领域的一个研究热点。文章基于R软件Changepoint程序包,借助模拟研究并应用三种常见的变点检测方法,分别对泊松和指数序列的均值方差变点进行检测。从不同的样本量、分布参数变化、变点个数、优化函数中使用不同惩罚项的角度,综合考察比较了三种方法对两类分布序列变点检测的效果。并针对英国矿难发生次数的经典实际数据实证,揭示了三种方法对该数据的变点检测效果,也验证了模拟结果的可靠性。
- 韩冰凌孙佳楠
- 应用多维项目反应理论模型探索分数减法测验的维度识别被引量：1
- 2017年
- 多维项目反应理论(MIRT)模型是国际教育统计与心理测量学研究的热点模型.在简要介绍一种常见的MIRT模型和数理统计学热门的变量筛选方法的基础上,针对教育统计研究者常用的分数减法测验数据进行测验题目的维度识别.通过分别使用传统的因子分析法、LASSO方法和弹性网方法分析测验数据,获得了测验题目的维度识别结果,并对它们的识别准确率进行比较.研究表明使用变量筛选方法尤其是LASSO方法能够较好地识别该测验的题目维度间隶属关系,为多维测验的维度识别提供可靠的信息.
- 孙佳楠杨武岳陈秋
- 2PL模型的EM缺失数据处理方法研究被引量：6
- 2011年
- 项目反应理论(IRT)模型是教育统计与测量中一种十分重要的模型,它包含项目参数和能力参数.目前一种常用的估计IRT模型项目参数的方法是由Woodruff和Hanson(1997)应用EM算法给出的,它用于完全反应数据,而把能力参数看作缺失数据.本文将Woodruff的方法推广到处理缺失反应的情况,基本思想是把能力参数和缺失反应均看作缺失数据,再运用EM算法估计参数.通过模拟研究,在不同被试人数和不同缺失比例的情况下,本文比较了我们给出的方法和BILOG-MG软件的缺失数据处理方法的参数估计效果.结果表明,在大多数情况下,本文提出的方法能得到更好的估计.
- 张淑梅辛涛曾莉孙佳楠
- 关键词：项目反应理论缺失数据EM算法
- 提升本科生“统计计算”课程学习的自我效能感的教学探索被引量：1
- 2020年
- 通过对数学与应用数学专业的本科生课程“统计计算”的教学实践与探索,认为教师在课堂对教学的关键知识点借助R语言进行直观化演示,对内容难点采用一体化上机实验教学,对实际案例组织研讨式互动教学,并重视一题多解的课堂训练,有助于提升学生的学习兴趣、夯实其学习基础、增强其学习的自我效能感,从而全面提升本课程的教学效果.
- 孙佳楠
- 关键词：R语言自我效能感
- 基于统计学变量筛选方法的心理测验题目的维度识别被引量：3
- 2016年
- 近年来多维心理测验被广泛应用于各类评估,虽然编制测验时知道整个测验考察的潜在特质(或称为维度),但是测验题目具体考察的维度仍需确定。借助多维项目反应理论模型与广义线性模型的关系,使用LASSO和弹性网两种变量筛选方法,可解决测验题目的维度识别问题。模拟研究发现,LASSO方法比弹性网方法具有更好的维度识别效果,前者对不同类型的多维测验具有较高的维度识别准确率。
- 孙佳楠杨武岳陈秋
- 运用统计建模与检验法探究煤矿企业瓦斯事故的影响因素
- 2016年
- 在煤矿生产中,如何防范煤与瓦斯突出强度事故的发生一直是煤矿企业安全管理的重点。煤与瓦斯突出强度表征着瓦斯事故出现可能性的大小;其影响因素较为复杂,为研究其内在机理,本文针对苗琦等人[1]采用的数据,应用统计假设检验和建模推断的方法、借助R软件对影响煤与瓦斯突出强度的五个主要因素——放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度进行分析。具体内容包括通过对每个可能的影响因素与突出强度分别建立列联表进行Fisher精确检验,确定列联表中变量独立与否;分别根据泊松分布和二点分布对数据建立广义线性模型并采用逐步回归和Lasso方法筛选可能的影响因素;通过综合分析得出了开采深度、煤体破坏类型与放散初速度对煤与瓦斯突出强度的影响较大,相比之下坚固性系数与瓦斯压力对其影响相对较小的结论。
- 花艳菲孙佳楠杨武岳王鹏超陈秋
- 关键词：FISHER精确检验广义线性模型
- 多评分者多任务情境下评分者信度的模型拟合研究被引量：3
- 2011年
- 此研究以网上阅卷环境下多个评分者同时评阅翻译和作文为例,建立多个评分者完成多个任务的结构方程模型,对数据进行拟合,实现评分者信度的量化分析。通过五个结构方程模型比较,选择拟合效果较好的相关任务相关特性模型,计算多评分者多任务的评分者信度,并对同一评分者完成不同任务时评分者信度和同一评分任务下不同评分者的评分信度进行比较,实现对评分效果的评价,从而对评分者的选拔和有针对性培训提供科学支持。
- 李斌辛涛张淑梅孙佳楠
- 基于Q矩阵和广义距离的认知诊断方法被引量：32
- 2011年
- 规则空间方法(RSM)和属性层级方法(AHM)是两种重要的认知诊断方法,近年来受到了广泛关注。本文在属性层级方法和丁树良等人(2009,2010)改进的Q矩阵理论的基础上,通过定义观察反应模式与理想反应模式之间的广义距离,给出了一种识别被试知识状态的认知诊断方法,即广义距离判别法。通过DINA模型生成被试的作答反应矩阵进行模拟研究,以模式判准率和属性判准率作为衡量被试知识状态分类准确率指标,将广义距离判别法、RSM和AHM的分类A方法分别与DINA模型进行比较。结果表明,本文提出的广义距离判别法具有更好的分类效果。
- 孙佳楠张淑梅辛涛包钰
- 关键词：RSMQ矩阵知识状态
- 基于多维名义反应模型的分类数据测验下新题的LASSO模式识别
- 2024年
- 多维项目反应理论(MIRT)作为数理统计潜变量建模研究的一个分支,在国际测验研究领域具有重要地位。多维名义反应模型(MNRM)是MIRT中一种拟合多级评分题目的模型,用于开发具有分类数据的诊断型测验以实现对多维潜变量的测量。MNRM构建的纸笔或计算机化自适应测验是测验研究的热点之一;更新基于该模型的题库时函待解决新题的多维度自动识别问题,以确保参数估计、数据挖掘及诊断反馈的精度和安全性。本研究提出的基于LASSO的MNRM的测验新题模式识别方法简称LPRM-NR,能够对相应的纸笔测验及MCAT有效地解决新题的模式识别。本研究通过统计模拟考察LPRM-NR方法的模式识别效果,发现该方法在两类测验情境中,对能力参数不同维数及不同关联度的多种组合的最优识别准确率在77.18%至99.61%之间,模式识别效果良好且兼具易实施、低成本的优点。对纸笔测验情境进行的一项实证研究也表明提出方法的较好效果。LPRM-NR方法对基于MNRM的多维纸笔测验和新兴的MCAT,均具有很好的题库新增题目的模式识别效果,为分类测验的题目更新奠定了基础。
- 赵恒孙佳楠邵明雨
