【摘 要】
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MCMC是一种动态的蒙特卡洛方法，可以用于估计概化理论的方差分量。MCMC方法估计出的方差分量受限于抽样，不同的抽样样本，所估计的方差分量可能不一样。需要对其变异量进行探讨。
【机 构】
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f广州大学教育学院,华南师范大学心理应用研究中心
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MCMC是一种动态的蒙特卡洛方法，可以用于估计概化理论的方差分量。MCMC方法估计出的方差分量受限于抽样，不同的抽样样本，所估计的方差分量可能不一样。需要对其变异量进行探讨。文章采用蒙特卡洛（MonteCarlo）数据模拟技术，在正态分布下讨论有无先验信息对MCMC方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果发现，有先验信息的MCMC方法估计方差分量标准误较无先验信息的MCMC方法要精确些。但随着i的样本容量增大，这种趋势减小；有先验信息的MCMC方法和无先验信息的MCMC方法估计方差分量置信区间，随着i的
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