試験の数理 その4（問題paramter推定の実装） - Qiita

試験の数理 その3（3PL modelの最適化） の続きです。 前回は、「3PL modelの最適化の数理について」でした。 今回は、「3PL modelの問題paramter推定の実装について」です。 用いた環境は、 python 3.8 numpy 1.19.2 scipy 1.5.2 です。 データ生成 試験の数理 その１（問題設定とデータの生成）で行ったように実験のために各種パラメータや項目反応行列を生成します。 import numpy as np from functools import partial # 数値計算で発散させないように小さなεをおいておく epsilon = 0.0001 # 3 parameter logistic model の定義 def L3P(a, b, c, x): return c + (1 - epsilon - c) / (1 + np.e