这是一个很是好的问题。固然,我并不领会普宿世的「撒娇尺度」,可是经由过程统计方式,以及不雅测,任何人都可以很有用地猜测出心中的对象对于撒娇的判定尺度。
对于一位学过必然统计常识的人,很轻松地可以知道,这类问题出格合用于旌旗灯号检测论(Signal Detection Theory)。
旌旗灯号检测论是一种普遍应用于多个学科的统计方式。其特点就是可以避免简答的计较「准确率」导致的问题。经由过程旌旗灯号检测论,我们可以有用的区分不雅测者对于旌旗灯号自己的敏感(sensitivity)以及其判定倾标的目的(bias)。
我们举一个例子,题本家儿与良多存眷者都想知道这位心仪的男生可否识别出撒娇。可是我们也知道,每小我有着纷歧样的糊口和经验,他们可能:1. 因为曩昔经验(贝叶斯)而又纷歧样的敏感度,2. 也可能因为个别差别(会不会与异性交往)而不雅察能力分歧(仍是敏感度),3. 有些人的风险选择倾标的目的分歧,会有纷歧样的判定方式(好比出格谨严,这一点就是判定倾标的目的了)。是以,这些综合原因在一路,我们可以发现这样两位男性都可能有近似的准确率(接近 50%,根基就是瞎蒙):1. 很灵敏,可是判定起来出格保守;2. 不咋灵敏,可是判定起来很随意。所以说,借使倘使纯真用准确率这个方式来判定,你的「撒娇对策」不见得可以或许放诸四海皆准(诶,你为什么要放诸四海?)。
二次宿世界大战中,科学有着必然的冲破。尤其是统计学。旌旗灯号检测论就是在这个阶段鼓起的。旌旗灯号检测论的亮点就是在于上面两个曲线。我们认为人在做判定的时辰,是基于一个尺度(特指 decision variable)。我们所接管的数据若是划分为旌旗灯号和噪音的话,在上面会有两个分布。噪音不含数据,我们一般认为在判定尺度轴上,从命平均值为 0,尺度差为 1 的正态分布。而旌旗灯号也从命不异尺度差,可是分歧平均值的正态分布。借使倘使对一小我,旌旗灯号出格光鲜,那么旌旗灯号分布就越远离噪音。这个距离我们界说为 dprime 或者叫 d‘。也就是前面说的敏感水平。而判定是有必然纪律的,这就是 beta 地点的 criterion。一小我会把他 beta 值以右的信息(强度大于 beta)的判定为旌旗灯号。经由过程数据阐发,我们可以反推出 d‘和 beta。具体算法嘛。。。
“can be calculated . . . by means of a mathematical procedure we will not discuss here” Goldstein’s (1996)
可是操纵在糊口中不是不成以。那我们利用旌旗灯号检测论的话,就需要把「撒娇行为」和「撒娇成果」进行如下划分。当然得说,这样的利用其实很是粗拙,最要命的处所是没有对于数据的参数性验证。最大的特点,就是我们会假设旌旗灯号和噪音分布有配合的尺度差。其次,我们得假设你的方针对象用了争夺的判定尺度(特指 decision variable)。
好比你真的撒娇了,他判定出来了,那就可以算当作击中。如斯放置。你可以如斯记实出你的日常糊口中的「撒娇行为」,然后把这个 2x2 表格填上数字。然后按照如下公式计较:
d'=Z(hit rate) −Z(false alarm rate)
beta= exp((Z(false alarm rate)^2 - Z(hit rate)^2)/2)
alas!那这俩 Rate 是啥呢?hit rate 也就是击中率,界说就是呈现旌旗灯号时辰击中的数目,也就是 hit 数除以(hit 数 +miss 数)。虚报率也是如斯。
对了,有一些人出格准,次次 hit 可是根基不虚报(当然也有相反例子),几乎难以估计 z 分数时辰。这时辰我保举 Macmillan 和 Kaplan(1985)的矫正方式:将 0 替代为 0.5/ ,把 1 替代为( −0.5)/ 。此处 n 是总体旌旗灯号数和噪音数。
经由过程 excel,R,python,或者 matlab。你就可以对于旌旗灯号检测论进行估量啦!一般而言,d prime 太小申明敏感度低(怎么着也得有个 1 吧),而 beta 是判定的尺度。连系 beta 和 d prime,你就能知道你的撒娇对于这个对象的判定了!这样你可以有的放矢地,按照对方特点进行「撒娇」。
参考文献
Macmillan, N. A., & Kaplan, H. L. (1985). Detection theory analysis of group data: estimating sensitivity from average hit and false-alarm rates.Psychological bulletin,98(1), 185.
Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Calculation of signal detection theory measures.Behavior research methods, instruments, & computers,31(1), 137-149.
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