使用eRm估计的偏差模型能否用于预测扩展数据集中的个人能力？

使用eRm估计的偏差模型可以用于预测扩展数据集中个人能力。下面是一个代码示例，展示了如何使用eRm包中的函数来拟合模型和预测个人能力。

首先，安装eRm包：

install.packages("eRm")

然后，加载所需的库：

library(eRm)

接下来，假设我们有一个包含扩展数据集的数据框，其中包括个人的得分和项目的得分。我们可以使用eRm包中的函数来拟合一个偏差模型：

# 偏差模型的拟合
bias_model <- RM(data = dataset, model = "Rasch")

# 查看模型拟合结果
summary(bias_model)

在拟合偏差模型之后，我们可以使用估计的参数来预测个人的能力：

# 预测个人能力
predicted_ability <- ability(bias_model, itempar = "est")

此时，predicted_ability将包含每个个体的预测能力值。

请注意，以上代码示例仅仅是一个基本的示例，假设数据集已经准备好并满足偏差模型的假设。在实际应用中，可能需要进行更多的数据预处理和模型评估工作。