[問題] 請問時間序列可以解決這類問題嗎?

看板Statistics作者 (letranger)時間12年前 (2013/11/09 14:40), 編輯推噓4(4020)
留言24則, 6人參與, 最新討論串1/1
大家好: 有個時間序列的初級問題想請教一下 我目前看到時間序列的forcasting大概是像這樣: 依據單一序列資料去推測後續的趨勢 例如,依據前20週的電腦銷售量 19 21 17 19 20 ….. 31 23 34 去推測第21到第29週的銷售量 但我的需求是像這樣: 已知前20年,每年52週的銷售量,以及今年前30週的銷售量, 想依據前20年的歷史記錄,去推估出今年接下來22週的銷售量。 這個例子是從書上抄下來的 我真正的需求是從上萬個考生的作答pattern去推估其他考生的作答pattern 我的問題是: 1. 時間序列可以做到這樣嗎?要用什麼model呢? 2. 除了SPSS/SAS之外,有其他專用軟體可以用嗎? 以上兩個問題,感謝您的耐心閱讀,如果您能提出回應就更感謝啦 XD 附加說明: 兩位熱心的朋友告訴我這沒有時間關係 在我的測驗中,題目會隨著時間(作答順序)調整難度,越來越接近考生的真實能力, 慢慢收歛,所以我才想說是否可以用時間序列來推估後續的作答pattern 也許我需要的是找出上萬個考生中有沒有和某個新考生的作答pattern最接近的 然後用那個最接近的target來預估新考生的後續作答 請問這樣可行嗎 感謝兩位朋友的意見 ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 42.69.253.253 ※ 編輯: ycyen 來自: 125.230.213.219 (11/09 19:14)

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上萬個學生 跟其他學生 有什麼時間關係?
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沒有時間關係+1
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※ 編輯: ycyen 來自: 223.142.38.150 (11/10 12:40)

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IRT?
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yes,想說講IRT也許知道的人不多,還是用白話的例子說明
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lin兄有何看法??
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IRT印象中是羅吉斯去估計的吧?
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單看資料用重複測量 + Additive model不知道能不能處理
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又是時間數列又是沒有時間關聯的 "上萬考生" 與 "其他考生",
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而後又來個 "題目會隨著時間調整". 我完全看不出這些問題怎
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麼湊在一起.
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我對時間序列不了解,不過我想你或者是在做CAT
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我有幾個問題請問,假設你在上萬個考生中恰好找到一個
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跟新考生在前30題的作答pattern完全一樣的人,
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你能推論他們在後面20題的答題pattern完全一樣嗎?
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如果滿足以下前提,那麼這個推論可能會比較可靠,
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1.在前30題的時候對考生的能力值(Theta)估計比較準確,
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2.後面的題目難度特別低或者特別高,不接近50%
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不過這樣的前提並無意義,因為假如前30題已經估計準確
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那又何必要後面的題目;還有,CAT的題目一般不會選擇
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過難或者過易的題目,否則也很難準確估計考生能力
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還有,所謂的作答pattern你是如何定義的呢?如果是正誤的
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排列,那麼2^30的數量恐怕會遠遠超過一萬多吧,
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即使是2^20也很大了,那麼如何匹配呢?恐怕你要極度簡化
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pattern的數目才可以。
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文章代碼(AID): #1IVTZstG (Statistics)