[R-br] Gerar e analizar dados por TRI

Felipe Buchbinder felbuch em gmail.com
Domingo Setembro 8 21:16:53 BRT 2013


Professores,

Obrigado pela ajuda. Modifiquei o meu CMR para o seguinte:

library(ltm)
thetas <- lapply(1:5, function(u) c(seq(-1, 1, len = 2), 1.2))
x <- rmvordlogis(10,thetas,model = "grm",IRT=F)
grm(x)

Porém, o grm não recupera os parâmetros -1, 1 e 1.2 para os itens. Ao invés
disso, ele encontrou:

Call:
grm(data = x)

Coefficients:
        Extrmt1  Extrmt2  Dscrmn
Item 1   -0.457    0.525   4.973
Item 2   -0.250    0.363   2.051
Item 3   -0.500    0.314   2.589
Item 4   -0.346    0.600   0.961
Item 5   -0.161   -8.819  -0.251

Log.Lik: -46.384


E, de vez em quando, ele retorna a seguinte mensagem:

Warning messages:1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit:
fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred 3: glm.fit: algorithm
did not converge 4: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1
occurred 5: glm.fit: algorithm did not converge 6: glm.fit: fitted
probabilities numerically 0 or 1 occurred


Estes resultados são de se esperar? Por que o grm parece não recuperar os
parâmetros originais?

Mais uma vez, obrigado,

Felipe


2013/9/8 Alexandre Serpa <serpa.alexandre em gmail.com>

> Felipe,
>
> Na linha de comando  "x <- rmvordlogis(10,thetas,model = "grm")" você
> deve adicionar IRT=F.
>
> Você pode eliminar o modelo na geração dos dados randômicos
> "(model="grm")" e especificar a parametrização ao chamar o comando "grm".
>
> Desse modo, vai funcionar "x<-rmvordlogis(10,thetas)".
>
> Abs
>
>
> Alexandre Serpa
>
> Psicólogo
> Especialista em Métodos Computacionais Estatísticos
> Mestre em Educação
> Doutorando em Psicologia
> email:   serpa.alexandre em gmail.com
>
>
> Em 8 de setembro de 2013 15:38, Ivan Bezerra Allaman <
> ivanalaman em yahoo.com.br> escreveu:
>
>> A mensagem de erro é extremamente óbvia!!! e o seu exemplo não é
>> reproduzível pois faltou colocar "library(ltm)".
>>
>> O problema está na especificação do argumento "model"!!! Ao abrir a
>> função tem-se:
>>
>> probs <- if (model == "grm") {
>>             gammas <- lapply(thetas, function(x) {
>>                 nx <- length(x)
>>                 if (IRT)
>>                   cbind(plogis(x[nx] * (z - matrix(x[-nx], n,
>>                     nx - 1, TRUE))), 1)
>>                 else cbind(plogis(matrix(x[-nx], n, nx - 1, TRUE) -
>>                   x[nx] * z), 1)
>>             })
>>             lapply(gammas, function(x) {
>>                 nc <- ncol(x)
>>                 cbind(x[, 1], x[, 2:nc] - x[, 1:(nc - 1)])
>>             })
>>         }
>>
>> Aqui, este objeto é calculado de modo que contém valores negativos em
>> suas listas. Logo, e claramente, a função "sample" irá acusar erro, uma vez
>> que,
>>
>> X <- matrix(0, n, p)
>>         for (j in 1:p) {
>>             for (i in 1:n) X[i, j] <- sample(ncatg[j], 1, prob =
>> probs[[j]][i,
>>                 ])
>>         }
>>
>> Este objeto "probs" é justamente usado no argumento "prob" da função
>> "sample" e como sabemos, não existe probabilidade negativa segundo os
>> axiomas de Kolmogorov.
>>
>> Detectei o erro, porém não posso lhe dar a solução pois TRI não é algo
>> que entendo!!
>>
>> (s,f,p)
>> Allaman
>>
>>
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