Estatísticas :: SDT. Estatísticas :: Pacote SDT Perl contém medidas teóricas de detecção de sinal de sensibilidade e respostas.
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Estatísticas :: Pacote SDT Perl contém medidas de teoria de detecção de sinal de sensibilidade e resposta de resposta. Estatísticas :: Pacote SDT Perl Contém Medidas de Teoria de Detecção de Sinais de Sensibilidade e Resposta - Bias-Bias.Synopsis Use estatísticas :: SDT; $ SDT = Estatísticas :: SDT-> NOVO ({hits => 50, sinal_trials => 50, False_Alarms => 17, noise_trials => 25, correto => 2,}); $ D = $ SDT-> D_SENSITIVIDADE (); $ c = $ SDT-> Decisão_bias (); algoritmos de teoria de detecção de sinal (por exemplo, de d ', a', viés de decisão), conforme prescrito por Stanislav e Todorov (1999). Ambas as interfaces orientadas para objetos e funções são fornecidas.Qualmente valores para estilos orientados a objetos e funções, os seguintes parâmetros nomeados devem ser dados como referência de hash: para o novo método construtor, ou (com o estilo orientado para a função ) em cada função. Basicamente, todos os quatro primeiros parâmetros são necessários (para calcular a taxa de hit e alarmes de alarmes), ou as taxas necessárias são fornecidas. O número de hits.false_AlarmsThe Número de Alarmes Falsos.Signal_Trials O número de ensaios de sinal. A taxa de hit é derivada dividindo o número de acessos pelo número de ensaios de sinal. Exibe_trials O número de ensaios de ruído. A taxa de alarme falso é derivada dividindo o número de falsos alarmes pelo número de ensaios de ruído. Número de alternativas de resposta. Padrão = 2 (para a situação clássica de detecção de sinal de discriminação entre sinal + ruído e apenas ruído). Se o número de alternativas for maior que 2, a medida de sensibilidade, ao chamar D_Sensitivity, é baseada no parâmetro de algoritmos Smith (1982 ).correcta que indica se ou não executar uma correção no número de hits e alarmes falsos como Um corretivo quando a taxa de atendimento ou a taxa de alarme false é igual a 0 ou 1 (devido, por exemplo, para fortes induções contra alarmes falsos, ou fácil discriminação entre sinais e ruído). Isso é relevante para todas as funções que fazem uso da função Inversa PHI (todos, exceto A_SENSITIVIDADE e GRIES_BIAS). Se ajustado para maior que 1, a transformação LogLinear é aplicada, ou seja, 0,5 é adicionada ao número de hits e falsos-alarmes e 1 é adicionado ao número de ensaios de sinal e ruído. Esses ajustes são feitos, independentemente da extremidade das taxas em si.Se definir para 1, taxas extremas (de 0 e 1, somente) são substituídas pelo número de ensaios de sinal / ruído, moderados por um valor de 0,5 (especificamente, onde n = Número de ensaios de sinal ou ruído: 0 é substituído por 0,5 / n; 1 é substituído por (n - 0,5) / n.stanislav e todorov (1999) aconselham que a última correção é o método mais comum de manusear taxas extremas, mas que pode limitar medidas de sensibilidade e não ser tão satisfatória quanto a transformação LogLinear aplicada a todos os hits e falsos-alarmes.If definido como zero (o padrão), nenhuma correção é realizada para o cálculo das taxas. Isso só deve ser usado quando Você está usando (1) as medidas paramétricas e tem certeza de que as taxas não estão nos extremos de 0 e 1; ou (2) os algoritmos não paramétricos (A_SENSITIVIDADE e GRIES_BIAS). Uma alternativa a essas correções é, de fato, usar o não paramétrico medidas.hrthis é a taxa de sucesso. Em vez de passar t O número de atingidos e ensaios de sinal, dão a taxa de actividade diretamente - mas, se forneça, certifique-se de que a taxa não seja igual a zero ou 1 para evitar erros lançados pela função Inverse-PHI (que será dada como "Ndtri Erro de domínio "). Farite é a taxa de alarme falso. Em vez de passar o número de falsos alarmes e ensaios de ruído, dê a taxa de alarme falso diretamente - mas, se forneça, certifique-se de que a taxa não seja igual a zero ou 1 para evitar erros lançados pela função Inverse-Phi (que será dado como "Ndtri Domínio Error"). Requisitos: · Requisitos de Perl: · Perl.

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