Statistiche :: SDT. Statistiche :: Pacchetto SDT Perl contiene misure di teoria del rilevamento del segnale di sensibilità e risposta-Bias.
Scarica ora

Statistiche :: SDT. Classifica e riepilogo

Statistiche :: SDT. Tag

rilevamento segnale rilevamento del segnale sensibilità di misura Risposta-Bias Misurazione

Statistiche :: SDT. Descrizione

Statistiche :: Il pacchetto SDT Perl contiene le misure di teoria del rilevamento del segnale di sensibilità e responsabilità di risposta. Statistiche :: Il pacchetto SDT Perl contiene le misure di teoria del rilevamento del segnale di sensibilità e risposta-bias.synopsis utilizza le statistiche :: SDT; $ SDT = Statistiche :: SDT-> Nuovo ({hits => 50, segnale_trials => 50, false_alarms => 17, rumore_trials => 25, corretto => 2,}); $ D = $ SDT-> D_Sensitività (); $ c = $ sdt-> decisioni_bias (); algoritmi di teoria del rilevamento del segnale (ad esempio Bias decisionale), come prescritto da Stanislav e Todorov (1999). Sia le interfacce orientate agli oggetti e alle funzioni sono fornite. Valori per gli stili per gli oggetti e gli stili orientati agli oggetti, i seguenti parametri denominati devono essere forniti come riferimento di hash: il nuovo metodo costruttore o (con lo stile orientato alla funzione ) in ogni funzione. Fondamentalmente, sia tutti i primi quattro parametri (per calcolare la frequenza di successo e la frequenza falsa di allarme), oppure le tariffe richieste vengono fornite se stesse fornite.Hits il numero di hits.false_alarms il numero di falsi allarme.Signal_trials il numero di prove del segnale. Il tasso di colpi è derivato dividendo il numero di hits del numero di trial di segnale.Noise_trials il numero di prove del rumore. La velocità di allarme falso è derivata dividendo il numero di falsi allarmi da parte del numero di prove del rumore.AlternaTIVESIDE Numero di alternative di risposta. Default = 2 (per la classica situazione del rilevamento del segnale di discriminazione tra segnale + rumore e solo rumore). Se il numero di alternative è maggiore di 2, la misura della sensibilità, quando si chiama D_Sensitività, si basa sul parametro di Algorithms.Correcta Smith (1982) che indica se eseguire o meno una correzione sul numero di hit e falsi allarmi come Un correttivo quando il tasso di colpi o la velocità di allarme è uguale a 0 o 1 (dovuto, ad esempio, a forti indumenti contro falsi allarmi o facilità di discriminazione tra segnali e rumore). Ciò è rilevante per tutte le funzioni che utilizzano la funzione PHI inversa (tutte tranne A_Sensitività e Grers_Bias). Se impostato su maggiore di 1, viene applicata la trasformazione logineare, cioè 0.5 è aggiunta sia al numero di hit e falsi allarmi , e 1 è aggiunto al numero di prove di segnale e rumore. Queste regolazioni sono rese indipendentemente dall'estremità dei tassi da soli. Se impostato su 1, le tariffe estreme (di 0 e 1, solo) vengono sostituite con il numero di prove di segnale / rumore, moderato da un valore di 0,5 (in particolare, dove n = Numero di prove di segnale o rumore: 0 è sostituito con 0,5 / N; 1 è sostituito con (N - 0.5) / N.Stanislav e Todorov (1999) consiglia di consigliare che quest'ultima correzione sia il metodo più comune di gestire le tariffe estreme, ma che potrebbe disporre di misure di sensibilità e non essere soddisfacenti quanto la trasformazione logineare applicata a tutti i successi e falsi allarmi. Se impostato su zero (il valore predefinito), nessuna correzione viene eseguita al calcolo delle tariffe. Questo dovrebbe essere usato solo quando Stai utilizzando (1) Le misure parametriche e sono sicure Le tariffe non sono agli estremi di 0 e 1; o (2) gli algoritmi non parametrici (A_Sensitività e Grers_bias). Un'alternativa a queste correzioni è, in effetti, utilizzare il nonparametrico misure.hrthis è la tassa di successo. Invece di passare t Numero di colpi e prove di segnale, danno direttamente il tasso di colpi - ma, se lo fa, assicurarsi che il tasso non sia uguale a zero o 1 per evitare errori lanciati dalla funzione inversa-phi (che verrà fornita come "NDtri Errore di dominio "). Farthis è la falsa frequenza di allarme. Invece di passare il numero di falsi allarmi e prove di rumore, dare direttamente la frequenza di allarme falso - ma, se lo fa, assicurarsi che la velocità non sia uguale a zero o 1 per evitare errori lanciati dalla funzione inversa-phi (che sarà dato come "errore di dominio NDtri"). Requisiti: · Requisiti perl: · Perl.

Statistiche :: SDT. Software correlato