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 En el caso más general, puesto que Siette funciona de manera discreta las curvas características corresponden a tablas de probabilidades condicionadas. Por defecto Siette utiliza un modelo politómico.
-Por ejemplo, supongamos que en la asignatura se han definido 5 niveles de conocimiento, y supongamos una preguntas de múltiple opción y respuesta única con tres opciones de respuesta, la primera de ellas correcta y las otras dos incorrectas. Para este ítem Siette almacenaría la siguiente tabla de probabilidad condicionada:
+Por ejemplo, supongamos que en la asignatura se han definido 5 niveles de conocimiento, y supongamos una preguntas de múltiple opción y respuesta única con tres opciones de respuesta, la primera de ellas correcta y las otras dos incorrectas. Sea $u$ la respuesta del alumno, que puede elegir una cualquiera de estas opciones o dejar la pregunta en blanco; y $\theta$ su nivel de conocimiento. Para este ítem, Siette almacenaría la siguiente tabla de probabilidad condicionada:
 ^ ^$\theta=\theta_E$^$\theta=\theta_D$^$\theta=\theta_C$^$\theta=\theta_B$^$\theta=\theta_A$^
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 === Modelo 4PL ===
-Es un modelo no estandar que introduce Siette, añadiendo un cuarto parámetro $d_i$ llamado "distracción", que representa la probabilidad de que un alumno, aunque tenga un conocimiento completo del tema, responda incorrectamente debido a cualquier factor fortuito o imprevisto (por ejemplo se salte una pregunta sin querer, o se confunda al seleccionar la respuesta en el interfaz de respuesta). En este caso la curva característica sería
+Es un modelo no estándar que introduce Siette, añadiendo un cuarto parámetro $d_i$ llamado "distracción", que representa la probabilidad de que un alumno, aunque tenga un conocimiento completo del tema, responda incorrectamente debido a cualquier factor fortuito o imprevisto (por ejemplo se salte una pregunta sin querer, o se confunda al seleccionar la respuesta en el interfaz de respuesta). En este caso la curva característica sería
 $$p_i(\theta) = c_i + (1-c_i-d_i)\frac{1}{1+e^{-Da_i(\theta-b_i)}}$$
 El mínimo de esta función es $c_i$ y máximo $1-d_i$
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 == Discriminación ==
-El parámetro $a_i$ modifica la pendiente de la curva. Cuanto mayor sea $a_i$ mayior será la pendiente de la curva en todos los puntos, y especialmente en el punto de inflexión para el que se produce la pendiente máxima.
+El parámetro $a_i$ modifica la pendiente de la curva. Cuanto mayor sea $a_i$ mayor será la pendiente de la curva en todos los puntos, y especialmente en el punto de inflexión para el que se produce la pendiente máxima.
 {{ es:manual:analisis:irt:icc_a.png | Variación del factor de discriminación }}