Statistik :: SDT. Statistik :: SDT-Perl-Paket enthält Signalerkennungs-Theorie-Maßnahmen für Empfindlichkeit und Reaktionsvorspannung.
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Statistik :: SDT. Ranking & Zusammenfassung

Statistik :: SDT. Stichworte

Erkennung Signal Signalerkennung Empfindlichkeitsmessung. Antwort-bias-Messung

Statistik :: SDT. Beschreibung

Statistik :: SDT Perl-Paket enthält Signalerkennungs-Theorie-Maßnahmen zur Empfindlichkeit und Reaktionsvorspannung. Statistiken :: SDT Perl-Paket enthält Signalerkennungs-Theorie-Maßnahmen der Empfindlichkeit und Response-BIAS.Synopsis verwenden Statistiken :: SDT; $ SDT = Statistiken :: SDT-> NEU ({Treffer => 50, signal_trials => 50, falsche_alarms => 17, rübin_trials => 25, korrekt => 2,}); $ d = $ sdt-> d_sensitivität (); $ c = $ SDT-> CESTY_BIAS (); Signalerfassungs-Theorie-Algorithmen (z. B. von D ', A', Entscheidungsbefugnis), wie von Stanislav und Todorov (1999) verschrieben. Beide objekt- und funktionsorientierte Schnittstellen werden bereitgestellt. ) in jede Funktion. Grundsätzlich sind entweder alle der ersten vier Parameter erforderlich (um den Treffer- und Fehlalarm-Rate zu berechnen), oder die erforderlichen Raten sind selbst mitgeliefert.HITSTHE Anzahl der HITS.FALSE_ALARMSTHE Anzahl der falschen Alarms.Signal_trialsthe Anzahl von Signalversuche. Die Trefferrate wird abgeleitet, indem die Anzahl der Hits durch die Anzahl der Signalversuche geteilt.Noise_trialsthe Anzahl der Geräuschversuche. Die falsche Alarmrate wird abgeleitet, indem die Anzahl der Fehlalarme durch die Anzahl der Rauschversuche unterteilt. Default = 2 (für die klassische Signalerkennungssituation, die zwischen Signal + Rauschen und Rauschen diskriminiert wird). Wenn die Anzahl der Alternativen größer als 2 ist, basiert das Messwert der Empfindlichkeit, wenn Sie d_sissitivität aufrufen, auf dem Smith (1982) ALGORITHMS.CORRECTA-Parameter, der angibt, ob eine Korrektur auf der Anzahl der Treffer und falschen Alarme ausgeführt wird oder nicht ein Korrektur, wenn die Treffer- oder Fehlalarmrate 0 oder 1 (fällig, z. B. auf starke Anreiz gegen Fehlalarme oder einfache Unterscheidung zwischen Signalen und Rauschen) entspricht. Dies ist für alle Funktionen relevant, die die inverse PHI-Funktion (alle mit Ausnahme von A_SENSITIVITY und GRIER_BIAS) nutzen. Wenn auf mehr als 1 eingestellt ist, wird die Loglineartransformation angewendet, dh 0,5 wird sowohl der Anzahl von Treffern als auch in Fehlalarme hinzugefügt und 1 wird zu der Anzahl der Signal- und Rauschversuche hinzugefügt. Diese Einstellungen werden unabhängig von der Extremität der Raten selbst erstellt. Wenn auf 1 eingestellt ist, werden extreme Raten (von 0 und 1 nur) durch die Anzahl der Signal- / Rauschversuche ersetzt, das durch einen Wert von 0,5 (speziell, wobei n = Anzahl der Signal- oder Rauschversuche: 0 wird durch 0,5 / N ersetzt; 1 wird durch (N-0,5) / N.stanislav und todorov (1999) ersetzt, da die letztere Korrektur das häufigste Verfahren zum Umgang mit extremen Raten ist, dass es möglicherweise Sensitivitätsmaßnahmen vorbeizen und nicht so zufriedenstellend ist, da die Loglineartransformation an alle Treffer und Fehlalarme angewendet wird Sie verwenden (1) die parametrischen Maßnahmen und sind sicher, dass die Preise nicht an den Extremen von 0 und 1 sind; oder (2) die nichtparametrischen Algorithmen (A_Sensibility und Grier_BIAS). Eine Alternative zu diesen Korrekturen ist in der Tat die nichtparametrische Verwendung Maßnahmen Er Anzahl der Treffer- und Signalversuche, geben den Treffer direkt an - aber sorgen Sie dabei, dass die Rate nicht gleich Null oder 1 ist, um Fehler zu vermeiden, um die durch die Inverse-PHI-Funktion ausgelegte Fehler zu vermeiden (die als "NDTRI angegeben" wird Domänenfehler "). Fachhis ist die falsche Alarmrate. Anstatt die Anzahl der Fehlalarme und Geräuschversuche zu übergeben, geben Sie den Fehlalarm direkt an - aber dafür sorgen Sie dafür, dass die Rate nicht gleich Null oder 1 ist, um Fehler zu vermeiden, die durch die inverse-phi-Funktion ausgelöste Fehler (welche wird als "NDTRI-Domänenfehler" angegeben). Anforderungen: · Perl Anforderungen: · Perl.

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