情報量の有用性、補正、ビニング - 最尤日記
「補正」が必要なのは、モデル化が不充分である証拠より (pooneilの脳科学論文コメント) 怪しいところをwebで確認したりせずに書いた。もうしらない。厳しくせずに、褒めて伸ばしてほしい。 こう書いてあると、ちょっと絡みづらいな。だからコメントに行かずここでやることにします。それにどっちかというと自分の意見をclarifyする触媒として使わせてもらうという意味もあるのでここでやる方が適切かと。(出所を明示すれば引用は自由です。) んでずっと放置してたんだけど、この「補正」という発想がポイント(ガン、って書こうと思ったけど、これっていまどきpolitically incorrectですかね)なんではないかと思ったんです。つまり、「補正」が必要なのは、モデル化が不充分である証拠。 というような問題意識を感じているようです。 んで、翻って、おなじような解決法が「ニューロンの発火の解析関連での情
Detection theory: A user's guide | JOURNAL REPORT
MacMillan, Neil, A., and Creeman, C. Douglas (2005) Detection theory: A user's guide 信号検出理論のマニュアル。実験デザインから詳しく書いてある。もっと早くこれが見つかっていれば…。 1章 Yes-No実験：感度 この本では、刺激と刺激を弁別する能力を測る実験について分析する。このような実験の重要な性質は、参与者が多かれ少なかれaccurateである可能性があることだ。たとえば、異常を示すX線を正確に同定することがradiologistの目的であり、認識記憶研究の被験者が、前に提示された刺激と新しいものを弁別する能力はかなり正確だということだ。このようなタスクにおけるパフォーマンスは、「感度測定」とも呼ばれる。高感度とは、弁別力が高いことをあらわし、低感度はその逆だ。敏感な被験者なら聞き分けられても鈍感な者
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