报告题目：认知诊断模型中层级关系的贝叶斯分析

报告时间：2024年1月11日（星期四）下午16：30-18:00

报告地点：明辨楼C303

报告人：陈颖菡（副教授）

报告人单位：University of Nevada, Reno

报告人简介：

陈颖菡，内华达大学里诺分校数学与统计系副教授，2012年本科毕业于中国科学技术大学，2017获得美国伊利诺伊大学统计博士学位。主要研究方向是统计计算，蒙特卡罗方法，贝叶斯分析，曾在Psychometrika，Journal of Computational and Graphical Statistics, Applied Psychological Measurement等期刊上发表论文，目前担任Journal of Educational and Behavioral Statistics副编辑，主持一项美国国家科学基金会（NSF）社会行为经济科学（SBE）研究项目。

报告内容简介：

贝叶斯分析在地学领域有着广泛的应用，认知诊断模型（CDMs）是一种结构化的潜在类别模型，其中类别属性层次结构对帮助有效分类有着重要作用。我们开发了Hierarchical CDM的贝叶斯框架并直接从数据中估计对应的层次结构，并提供了高效率的Markov Chain Monte Carlo (MCMC)算法来估计对应的类别分类和属性估计。

欢迎全校师生参加！

主办单位：

                              天然气地质四川省重点实验室

                              地球科学与技术学院

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