R中GLMNET的项目响应理论

Question

我正在尝试使用惩罚回归来拟合2参数项响应模型，作为我正在研究的项目的一部分。为了这个目的，我一直在尝试使用R中的glmnet包。这样做的问题是glmnet想要将参数惩罚为零。相反，我想惩罚斜率参数，使其远离一个参数（对于熟悉IRT的人，我试图让数据指导是否需要估计辨别参数）。有没有办法在glmnet中做到这一点？

可以找到类似的应用程序here。

Answer 1

IRT有很多套餐。如果您无法使用glmnet，请尝试使用其他版本。您可以在Psychometrics任务视图中找到一个列表：http://cran.r-project.org/web/views/Psychometrics.html

Answer 2

这可能不如您所希望的那么优雅，但偏移量参数可以做到这一点。如果你想对（例如）变量w的系数进行惩罚，因为它偏离1，只需在你的glmnet调用的参数列表中添加offset = w，然后在模型适合后将w加到1。

如果你想要将w1和w2的系数与1的偏差进行惩罚，你可以添加offset = w1 + w2，然后在模型拟合后将w1和w2的系数加1。