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心理与教育测验分类信度:分类一致性评估方法
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作者 陈静仪 宋丽红 汪文义 《心理科学进展》 北大核心 2025年第8期1340-1357,I0002-I0006,共23页
心理测验、教育测验和医学测验广泛应用于测试者分类,而内部一致性和α等信度系数并不能直接评价分类信度,如何评估标准参照测验的分类信度,成为研究者和实践者关注的重要问题。本研究从分类一致性方法视角,探究单次施测测验的分类一致... 心理测验、教育测验和医学测验广泛应用于测试者分类,而内部一致性和α等信度系数并不能直接评价分类信度,如何评估标准参照测验的分类信度,成为研究者和实践者关注的重要问题。本研究从分类一致性方法视角,探究单次施测测验的分类一致性估计模式,分析各类代表性方法发展脉络及其核心思想,结合各方法相关软件包与程序,分析人格测验、学业测验、诊断测验等真实数据。结合理论分析与数据分析,总结各类方法的优劣与影响因素,提出选用各类方法的建议,讨论分类一致性区间估计等问题,推动分类测验的分类一致性的研究、应用与报告。 展开更多
关键词 分类信度 分类一致性 决策规则 认知诊断 机器学习
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基于MCMC模拟和伪似然估计法的交叉分类信度模型费率厘定 被引量:8
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作者 康萌萌 孟生旺 《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第2期34-39,共6页
针对传统交叉分类信度模型计算复杂且在结构参数先验信息不足的情况下不能得到参数无偏后验估计的问题,利用MCMC模拟和GLMM方法,对交叉分类信度模型进行实证分析证明模型的有效性。结果表明:基于MCMC方法能够动态模拟参数的后验分布,并... 针对传统交叉分类信度模型计算复杂且在结构参数先验信息不足的情况下不能得到参数无偏后验估计的问题,利用MCMC模拟和GLMM方法,对交叉分类信度模型进行实证分析证明模型的有效性。结果表明:基于MCMC方法能够动态模拟参数的后验分布,并可提高模型估计的精度;基于GLMM能大大简化计算过程且操作方便,可利用图形和其它诊断工具选择模型,并对模型实用性做出评价。 展开更多
关键词 交叉分类信度模型 经验费率 MCMC模拟GLMM
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基于SVM分类可信度的暴雨/冰雹分类模型 被引量:5
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作者 范文 王萍 +1 位作者 袁悦 孙红跃 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期361-365,共5页
为提高支持向量机(support vector machine,SVM)暴雨/冰雹分类准确率,研究了暴雨/冰雹样本到分类超平面的距离、样本邻域以及训练样本的过程信息对SVM分类可信度的影响,提出了采用距离系数、邻域系数和过程系数综合确定SVM分类可信度的... 为提高支持向量机(support vector machine,SVM)暴雨/冰雹分类准确率,研究了暴雨/冰雹样本到分类超平面的距离、样本邻域以及训练样本的过程信息对SVM分类可信度的影响,提出了采用距离系数、邻域系数和过程系数综合确定SVM分类可信度的方法,设计了基于SVM分类可信度的暴雨/冰雹分类模型,对暴雨和冰雹进行区分.结果表明:采用距离系数、邻域系数和过程系数可有效确定SVM分类可信度,基于SVM分类可信度的暴雨/冰雹分类模型有利于提高冰雹识别的击中率并降低其误报率. 展开更多
关键词 暴雨/冰雹分类 分类信度 支持向量机(SVM)
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结合可信度和DS证据理论的ECOC多类分类研究
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作者 罗玺 罗红 +1 位作者 周进登 雷蕾 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第22期5502-5508,共7页
针对多类目标识别问题,利用三符号纠错输出编码作为将多类分解为若干个二类问题的结构框架,用改进的证据理论作为融合策略,将每一个二分器的输出作为证据之一进行融合;同时对分类器的可信度进行估计,并将得到的信任度量值融入证据中,从... 针对多类目标识别问题,利用三符号纠错输出编码作为将多类分解为若干个二类问题的结构框架,用改进的证据理论作为融合策略,将每一个二分器的输出作为证据之一进行融合;同时对分类器的可信度进行估计,并将得到的信任度量值融入证据中,从而提高多类分类的正确率。实验中分别对UCI数据集和三种一维距离像数据集进行测试,结果表明本文提出的基于分类器可信度的多类目标识别方法能有效地提高复杂环境下多传感器目标识别的正确率。 展开更多
关键词 多类分类 ECOC DS证据理论 分类器可信度 一维距离像
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基于区间值模糊集的聚类方法 被引量:13
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作者 孟广武 张兴芳 郑亚林 《工程数学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期69-73,共5页
提出了基于区间值模糊集的两种聚类分析的方法 ,并引入了一种指标 ,对分类结果的可信度进行了定量分析 。
关键词 模糊聚类分析 区间值模糊集 区间数 分类信度 编网法
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结合ECOC与DS证据理论的多目标识别研究
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作者 雷蕾 王晓丹 周进登 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期245-248,共4页
针对目标识别中多类分类的难点问题,提出了一种C-DSECOC多目标识别方法。该方法采用二符号纠错输出编码(binary Error-Correcting Output Codes)作为分解框架,采用DS证据理论作为解码策略,并结合ECOC结构特点对传统的DS证据理论进行重... 针对目标识别中多类分类的难点问题,提出了一种C-DSECOC多目标识别方法。该方法采用二符号纠错输出编码(binary Error-Correcting Output Codes)作为分解框架,采用DS证据理论作为解码策略,并结合ECOC结构特点对传统的DS证据理论进行重新构造。在确定DS基本概率赋函数值时引入损失函数,使BPA的获取除与二分器的输出有关外,还由其对不同类别样本的正确分类能力决定,从而提高ECOC集成的分类性能和泛化性能。实验中分别对UCI数据集和3种一维距离像数据集进行测试。结果表明,提出的C-DSECOC方法能有效地提高多类目标识别的正确率。 展开更多
关键词 纠错输出编码 DS证据理论 分类器可信度 损失函数
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标准参照测验中的统计推断问题
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作者 陈希镇 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第4期491-498,共8页
在一定条件下利用一次测验分数推出考生观测分数分布和真分数分布及它们的联合分布,从而给出掌握推断中分类信度的一致性指标P和Kappa系数的估计,讨论一些相关的统计推断问题.
关键词 标准参照测验 二项分布 联合分布 掌握推断 分类信度 统计推断问题 Kappa系数 一致性指标
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