Storyboard

Calibración de la heterogeneidad de racionalidad/ruido individual desde series de encuesta, separando agentes decididos de indecisos mediante ajuste de máxima verosimilitud de los parámetros de IRT (E6). Incluye el error estándar de la medición de theta, que indica cuántos ítems se necesitan para calibrar beta_i con precisión suficiente.

>Modelo

ID:('ky', 1610)

Storyboard

$P_j(\theta_i)=\frac{1}{1+e^{-a_{IRT}(\theta_i-b_j)}}$

Variables

$b_j$

Dificultad del ítem j

$1$

$hat a_{IRT}$

Discriminación IRT estimada

$1$

$P_j( heta_i)$

Probabilidad de respuesta/elección afirmativa

$1$

$\theta_i$

Rasgo latente individual

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14166)

Storyboard

$(\hat a_{IRT},\hat b_{IRT})=\arg\max_{a,b}\sum_n\log P(\theta_n)$

Variables

$hat b_{IRT}$

Dificultad IRT estimada

$1$

$hat a_{IRT}$

Discriminación IRT estimada

$1$

$N_{resp}$

Número de respuestas observadas

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14167)

Storyboard

$I(\theta)=\sum_j a_j^2P_j(1-P_j)$

Variables

$I( heta)$

Información de Fisher

$1$

$N_{items}$

Número de ítems

$1$

$P_j( heta_i)$

Probabilidad de respuesta/elección afirmativa

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14168)

Storyboard

$SE_\theta=\frac{1}{\sqrt{I(\theta)}}$

Variables

$SE_ heta$

Error estándar de medición

$1$

$I( heta)$

Información de Fisher

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14169)

Storyboard

$\beta_i=\beta_{min}+\frac{\beta_{max}-\beta_{min}}{1+e^{-g_m\hat a_{IRT}\theta_i}}$

Variables

$hat a_{IRT}$

Discriminación IRT estimada

$1$

$g_m$

Ganancia del mapeo theta-beta

$1$

$\beta_i$

Racionalidad/inverso de ruido del agente

$1$

$\theta_i$

Rasgo latente individual

$1$

$\beta_{max}$

Valor máximo de racionalidad

$1$

$\beta_{min}$

Valor mínimo de racionalidad

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14170)

Storyboard

$D_i=1\ \text{si}\ SE_\theta

Variables

$SE_ heta$

Error estándar de medición

$1$

$D_i$

Indicador decidido/indeciso

$1$

$SE_{thr}$

Umbral de clasificación decidido

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14171)

Descripción

Red de modelo

• Método alternativo
• Método tradicional
• Estrategia
• 2D
• 3D

Ecuación

Número

Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 

---

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Cálculos

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar

Variables

$b_j$

b_irt_j

Dificultad del ítem j

1

$hat b_{IRT}$

b_irt_est

Dificultad IRT estimada

1

$hat a_{IRT}$

a_irt_est

Discriminación IRT estimada

1

$SE_ heta$

SE_theta

Error estándar de medición

1

$g_m$

map_gain

Ganancia del mapeo theta-beta

1

$D_i$

Decided_i

Indicador decidido/indeciso

1

$I( heta)$

I_theta

Información de Fisher

1

$N_{items}$

N_items

Número de ítems

1

$N_{resp}$

N_resp

Número de respuestas observadas

1

$P_j( heta_i)$

P_theta_j

Probabilidad de respuesta/elección afirmativa

1

$\beta_i$

beta_i

Racionalidad/inverso de ruido del agente

1

$\theta_i$

theta_irt_i

Rasgo latente individual

1

$SE_{thr}$

SE_threshold

Umbral de clasificación decidido

1

$\beta_{max}$

beta_max

Valor máximo de racionalidad

1

$\beta_{min}$

beta_min

Valor mínimo de racionalidad

1

ID:(0, 1610)