| algo_effectiveness_crm | 计算给定算法的实际和预测有效性。 | ||
| algo_effectiveness_poly | 计算给定算法的实际和预测有效性。 | ||
| cirtmodel | 符合连续IRT模型。 | ||
| classification_cts | 包含连续格式的分类算法性能数据的数据集。 | ||
| classification_poly | 一种包含分类算法性能数据的多层次数据集。 | ||
| effectiveness_crm | 计算算法集合的实际和预测有效性。 | ||
| effectiveness_poly | 计算算法集合的实际和预测有效性。 | ||
| latent_trait_analysis | 进行潜在特征分析 | ||
| make_polyIRT_data | 将连续性能数据转换为具有5个类别的多重数据。 | ||
| model_goodness_crm | 计算所有算法的IRT模型的优度。 | ||
| model_goodness_for_algo_crm | 计算给定算法的IRT模型的优度。 | ||
| model_goodness_for_algo_poly | 计算IRT模型适合给定算法的优度。 | ||
| model_goodness_poly | 计算所有算法的IRT模型的优度。 | ||
| pirtmodel | 符合多层面IRT模型。 | ||
| prepare_for_plots_crm | 从连续IRTmodel生成数据帧的实用函数 | ||
| prepare_for_plots_poly | 实用函数从多相图IRTmodel生成数据帧 |