WEKO3
アイテム
一般化ポアソン分布におけるテストデ-タ解析のためのパラメ-タの変換
http://hdl.handle.net/10252/1207
http://hdl.handle.net/10252/1207532769e6-1d38-45f3-a0a1-39a107da82f8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
心理研66(6)_425-430.pdf (311.8 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2008-10-30 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 一般化ポアソン分布におけるテストデ-タ解析のためのパラメ-タの変換 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Transformations of parameters in the generalized Poisson distribution for test data analysis | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Poisson distribution | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | generalized Poisson distribution | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | transformation of parameters | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | psychological tests | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | errors in tests | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| 著者 |
小笠原, 春彦
× 小笠原, 春彦 |
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| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 2302 | |||||
| 姓名 | Ogasawara, Haruhiko | |||||
| 書誌情報 |
心理学研究 巻 66, 号 6, p. 425-430, 発行日 1996-02 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 日本心理学会 | |||||
| ISSN / EISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 0021-5236 | |||||
| 書誌ID（NCID） | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00123620 | |||||
| テキストバージョン | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 日本十進分類法 | ||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||
| 主題 | 140 | |||||
| NIIサブジェクト | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 心理学 | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | The generalized Poisson distribution is a distribution which approximates various forms of mixtures of Poisson distributions. The mean and variance of the generalized Poisson distribution, which are simple functions of the two parameters of the distribution, are more useful than the original parameters in test data analysis. Therefore, we adopted two types of transformations of parameters. The first model has new parameters of mean and standard deviation. The second model contains new parameters of mean and variance/mean. An example indicates that the transformed parameters are convenient to understand the properties of data. | |||||
