Modelling probability summation for the detection of multiple stimuli under the assumptions of signal detection theory
Notice bibliographique
Résumé
In general there are two ways in which multiple stimuli can sum to threshold: by probability summation or by additive summation (of which linear summation is a special case). Probability summation (PS) is still often modelled using the long-refuted High Threshold Theory (HTT), in spite of the fact that most researchers believe that Signal Detection Theory (SDT) is the better model. Studies which do model PS under SDT often use Monte Carlo simulations to perform the calculations, but this method is prohibitively slow when many thousands of calculations are required, as when fitting psychometric functions with PS models and estimating bootstrap errors on the fitted parameters and model goodnesses-of-fit. We provide numerical integration formulae for calculating, on the assumptions of SDT, the proportion correct detections for n independently detected stimuli, each subject to a non-linear transducer τ, while Q channels are being monitored, and for an M-AFC task. We show how the equations can be used to simulate psychometric functions in order to determine how parameters such as the Weibull threshold and slope vary with n, τ and Q. We also show how the equations can be used to fit actual psychometric functions from a binocular summation experiment in order to obtain estimates of τ and to determine whether probability or additive summation is the better model of the data. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».