选用eRm包大抵是因为它可以支持有数据缺失的矩阵。
实验如下：
矩阵dt_x，胡乱构造的:
     [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]   [,6]   [,7]
[1,]    1     0      1       1     NA      0       1
[2,]  NA     1      1       0      1       0     NA
[3,]    0     0      1       1      1       1       0
[4,]    1   NA      0       1     NA      0       1
[5,]    1     0      1       1      0       1       1
[6,]  NA     1      1     NA      1       1     NA
[7,]    0     0      1       0      0        1      0
[8,]    1    NA     0       1     NA      0       1

>fit_x <- LPCM(dt_x)
>summary(fit_x)
Results of LPCM estimation:
Call:  LPCM(X = dt_x)

Conditional log-likelihood: -16.82988
Number of iterations: 9
Number of parameters: 6

Basic Parameters eta with 0.95 CI:
       Estimate Std. Error lower CI upper CI
eta 1   -1.549      0.980   -3.470    0.371
eta 2    0.624      0.760   -0.865    2.113
eta 3    0.624      0.760   -0.865    2.113
eta 4   -0.232      0.925   -2.045    1.580
eta 5   -0.453      0.687   -1.799    0.893
eta 6    0.494      0.792   -1.058    2.046

Item Easiness Parameters (beta) with 0.95 CI:
            Estimate Std. Error lower CI upper CI
beta I1.c1    0.494      0.792   -1.058    2.045
beta I2.c1   -1.549      0.980   -3.470    0.371
beta I3.c1    0.624      0.760   -0.865    2.113
beta I4.c1    0.624      0.760   -0.865    2.113
beta I5.c1   -0.232      0.925   -2.045    1.580
beta I6.c1   -0.453      0.687   -1.799    0.893
beta I7.c1    0.494      0.792   -1.058    2.046

>plotINFO(fit_x)


问题：
利用eRm的LPCM方法计算出来的结果如何理解？
1.Estimate是项目难度吗？
2.eRm里面有什么方法可以评价被试水平呢？