Abschluss eines DFG-Projekts

Das DFG-Projekts "Projektive Item-Response-Theorie-Modelle für Zähldaten und ihre Anwendung als interpretierbare Approximationen an Black-Box-Modelle des maschinellen Lernens" ist abgeschlossen. Ausgewählte Publikationen aus diesem Projekt:
- Beisemann, M. (2022). A flexible approach to modelling over‐, under‐and equidispersed count data in IRT: The Two‐Parameter Conway–Maxwell–Poisson Model. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 75: 411-443. https://doi.org/10.1111/bmsp.12273
- Beisemann M, Holling H, Doebler P. Every Trait Counts: Marginal Maximum Likelihood Estimation for Novel Multidimensional Count Data Item Response Models with Rotation or l1–Regularization for Simple Structure. Psychometrika. 2025;90(1):304-330. https://doi.org/10.1017/psy.2024.17


