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https://hdl.handle.net/20.500.12008/50675
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| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Luzardo, Mario | - |
| dc.contributor.author | Forteza, Diego | - |
| dc.date.accessioned | 2025-07-17T18:49:01Z | - |
| dc.date.available | 2025-07-17T18:49:01Z | - |
| dc.date.issued | 2014 | - |
| dc.identifier.citation | Luzardo, M y Forteza, D. Modelo no paramétrico multidimensional para la estimación de los rasgos y de las curvas características del ítem mediante regresión no paramétrica con núcleos [en línea] Montevideo : Ediciones Universitarias, 2014 | es |
| dc.identifier.isbn | 978-9974-0-1065-9 | - |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/50675 | - |
| dc.description | Punto de venta de la versión impresa: Servicio de Atención Central, Hall de la Facultad de Derecho (Avda. 18 de Julio 1824). Tel.: (+598) 2400 1918, 2408 2566, 2408 9574. Correo electrónico: ucur@udelar.edu.uy | es |
| dc.description.abstract | Exponemos un procedimiento no paramétrico de estimación del rasgo y de las curvas características del ítem dependientes de un rasgo latente multidimensional, utilizando para ello el método de regresión no paramétrica con núcleos. Se consideran N sujetos que responden n ítems (dicotómicos, politómicos o de respuesta continua), donde la respuesta a cada uno depende de un rasgo latente multidimensional. | es |
| dc.description.sponsorship | Comisión Sectorial de Investigación Científica (CSIC) | es |
| dc.description.tableofcontents | 1. Estimación no paramétrica de densidades -- 1.1 Introducción -- 1.2 Distribución asintótica del estimador -- 1.3 Convergencia completa de los estimadores basados en núcleos -- 1.4 Regresión no paramétrica -- 1.5 Distribución asintótica -- 2. Teoría de respuesta al ítem -- 2.1 Introducción -- 2.2 Dimensionalidad del espacio latente -- 2.3 Independencia local -- 2.4 Ausencia de factores de velocidad -- 2.5 Curva característica del ítem -- 2.6 Clasificación de los modelos -- 2.7 Modelos para ítems dicotómicos -- 2.7.1 Modelo de ojiva normal-- 2.8 Modelos logísticos -- 2.8.1 Logits -- 2.9.Escala de θ -- 2.9.1 Modelo logístico de un parámetro -- 2.9.2 Modelo logístico de dos parámetros -- 2.9.3 Modelo logístico de tres parámetros -- 2.10 Modelo de Rasch -- 2.11 Función de información -- 2.12 Estimación -- 2.12.1 Método de New Raphson -- 2.12.2 Estimación por máxima verosimilitud -- 2.12.3 Algoritmo EM -- 2.12.4 Revisión de los procedimientos -- 2.13 Estimación de los parámetros de la curva característica del ítem conocida la habilidad -- 2.13.1 Estimación del modelo de ojiva normal por máxima verosimilitud -- 2.13.2 Estimación del modelo logístico de dos parámetros por máxima verosimilitud -- 2.13.3 Estimación del modelo logístico de tres parámetros por máxima verosimilitud -- 2.13.4 Estimación por mínimo X2 -- 2.14 Estimación de la habilidad cuando se conocen los parámetros de los ítems -- 2.14.1Estimación de la habilidad por máxima verosimilitud -- 2.14.2 Modelo de ojiva normal -- 2.14.3 Modelo logístico de dos parámetros -- 2.14.4 Modelo logístico de tres parámetros -- 2.15 Estimación conjunta de parámetros del ítem y habilidad mediante máxima verosimilitud -- 2.16 Estimación del modelo de Rasch por máxima verosimilitud condicional -- 2.17 Estimación del modelo de Rasch por máxima verosimilitud conjunta -- 2.18. Estimación vía máxima verosimilitud marginal -- 2.18.1 La solución de Bock y Lieberman -- 2.18.2 La solución de Bock y Aitkin -- 2.19 Estimación bayesiana -- 2.19.1 Estimación marginal bayesiana de los parámetros del ítem en Pc-Bilog -- 2.19.2 Estimación bayesiana del rasgo -- 2.20 Comprobación de los modelos -- 2.20.1 Pruebas basadas en chi-cuadrado -- 2.20.2 Pruebas basadas en la verosimilitud -- 2.20.3 Análisis de residuos -- 2.20.4 Bondad de ajuste del modelo -- 2.21 Modelos no paramétricos clásicos -- 2.21.1 Modelo monótono homogéneo -- 2.21.2 Modelo de doble monoticidad -- 2.21.3 Estimación de la habilidad -- 2.22 Modelo no paramétrico unidimensional usando regresión no paramétrica -- 2.22.1 Hipótesis -- 2.22.2 Consistencia -- 2.23 Modelos paramétricos multidimensionales -- 3.Modelo no paramétrico multidimensional -- 3.1 Introducción -- 3.2 Estimación monótona -- 3.3.Aplicación al funcionamiento diferencial del ítem -- 3.3.1 Definiciones básicas -- 3.3.2 Técnicas estadísticas para la detección -- 3.3.3 Procesos iterativos -- 3.3.4 Implementación de decisiones -- 3.3.5 Método propuesto -- 4. Simulaciones -- 4.1 Distancia entre curvas características del ítem -- 4.2 Generación de datos -- 4.3 Ajuste de la regresión no paramétrica unidimensional a modelos conocidos y rasgos conocidos -- 4.3.1 Método -- 4.3.2 Resultados -- 4.4 Estudio del modelo unidimensional no paramétrico para rasgo conocido -- 4.4.1 Método -- 4.4.2 Código de las funciones utilizadas -- 4.4.3 Resultados -- 5.5 Modelo no paramétrico unidimensional con CCI y rasgo desconocido -- 4.5.1 Tamaño muestral -- 4.5.2 Efecto de distintos valores de ancho para la ventana -- 4.5.3 Distintas distribuciones para el parámetro habilidad -- 4.5.4 Efecto de distintos núcleos en la regresión no paramétrica -- 4.5.5 Comparación entre distintos modelos y métodos de estimación -- 4.5.6 Otros resultados -- 4.6 Simulaciones en dos dimensiones, ítems dependientes de una sola habilidad -- 4.6.1 Efecto del tamaño muestral -- 4.6.2 Efecto de distintos valores de ancho de ventana -- 4.6.3 Efectos de distintas cópulas para el parámetro habilidad -- 4.6.4 Distintos niveles de correlación entre las habilidades -- 4.6.5 Efecto de distintos núcleos en la regresión no paramétrica -- 4.6.6 Comparación entre valores estimados y reales del parámetro habilidad -- 4.7 Simulaciones en dos dimensiones con habilidades dependientes -- 4.7.1 Efecto del tamaño muestral -- 4.7.2 Efecto de distintos anchos de ventana -- 4.7.3 Efecto de distintas distribuciones de θ -- 4.7.4 Efecto de distintos grados de correlación entre las habilidades -- 4.7.5 Efecto de distintos núcleos -- 4.7.6 Comparación entre valores estimados y valores reales del parámetro habilidad -- 4.8 Estimación monótona -- 4.8.1 Tamaño muestral --4.8.2 Efecto de distintos valores de ancho para la ventana --4.9 Aplicación a datos reales: test CDI -- 4.9.1 Estimación de las CCI diferenciando por rasgo -- 4.9.2 Estudio diferencial del ítem -- 4.9.3 Análisis factorial -- 4.10 Funciones -- 4.10.1 Funciones para calcular las distancias -- 4.10.2 Funciones para la generación de datos -- 4.10.3 Funciones para la estimación de la CCI -- 4.10.4 Distintos núcleos para la regresión no paramétrica -- 4.10.5 Función para transformar el rango -- 4.10.6 Funciones utilizadas para el análisis del test CDI -- 4.10.7 Función para transformación monótona creciente -- Apéndice A -- A.1 Modelo de un parámetro -- A.1.1 Distribución normal -- A.1.2 Distribución uniforme -- A.1.3 Distribución t -- A.1.4 Distribución Beta -- A.1.5 Distribución Gamma -- A.2 Modelo de dos parámetros -- A.3 Modelo de tres parámetros -- A.4 Modelo Logit cúbico -- Referencias. | es |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Ediciones Universitarias | es |
| dc.relation.ispartof | Biblioteca Plural; | - |
| dc.rights | Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014) | es |
| dc.subject | Salud | es |
| dc.subject | Modelo no paramétrico | es |
| dc.subject | Multidimensionalidad | es |
| dc.subject.other | TEORIA DE RESPUESTA AL ITEM | es |
| dc.subject.other | PSICOMETRIA | es |
| dc.title | Modelo no paramétrico multidimensional para la estimación de los rasgos y de las curvas características del ítem mediante regresión no paramétrica con núcleos | es |
| dc.type | Libro | es |
| dc.contributor.filiacion | Luzardo Mario, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Psicología | - |
| dc.contributor.filiacion | Forteza Diego, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Psicología | - |
| dc.rights.licence | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) | es |
| Aparece en las colecciones: | Biblioteca Plural - Libros Udelar | |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Luzardo y Forteza_Modelo no parametrico multidimensional_PSICO.pdf | 3,47 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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