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Statistics :: SDT Perlパッケージには、感度と応答バイアスの信号検出理論の尺度が含まれています。 Statistics :: SDT Perlパッケージには、感度と応答バイアスのシグナル検出理論尺度が含まれています。統計:: SDT。 $ SDT => NEW（{HITS => 50、SIGNAL_TRIALS => 50、FALSE_ALARMS => 17、NOISE_ALARMS => 25、訂正=> 2、}）。 $ d = $ sdt-> d_Sensitivity（）; $ c = $ sdt-> decision_bias（）; StanislavとTodorov（1999）によって規定された信号検出理論アルゴリズム（例えば、D '、A'、決定バイアス）。オブジェクトと機能指向の両方のインタフェースが提供されています。キーと機能指向スタイルの両方の場合、次の名前付きパラメータはハッシュリファレンスとして指定する必要があります。（新しいコンストラクタメソッド）各機能に。基本的に、最初の4つのパラメータのすべてのすべてが必要です（ヒットレートと誤った警報レートを計算するために）、または必要なレートが提供されています.Hits.False_alarmstheの数のhits.false_alarmsthe数の数を指定します.signal_trialstheシグナルトライアルヒットレートは、ヒット数をシグナルトライアルの数で割ることによって導き出されます.NOise_trialstheノイズトライアル数誤警報レートは、誤警報の数をノイズトライアルの数で割ることによって導き出されます。デフォルト= 2（シグナル+ノイズとノイズのみの識別の区別のためのシグナル検出の状況について）。代替品の数が2より大きい場合、D_SESSINTIVITYを呼び出すときの感度の尺度は、ヒット数と偽アラームの訂正を実行するかどうかを示すSMITH（1982）Algorithms.correctaパラメータに基づいています。ヒットレートまたは誤った警報レートが0または1に等しいとき（例えば、誤警報に対して強い誘導、または信号とノイズ間の容易な識別）に等しいときの是正措置。これは、逆PHI関数を利用するすべての機能（A_SENSITIVITYとGRIES_BIASを除く）.IFが1を超えるように設定されている、LOGLINEAR変換が適用される、すなわち、ヒット数と偽アラームの両方に0.5が追加されます。そして、1が信号数と雑音試行の数に1を追加されます。これらの調整は、レート自体の四肢とは無関係に行われます。1に設定されています。極度の率（0から1のみ）は、0.5の値で緩和された信号/雑音試験の数に置き換えられます（具体的にはn =信号の数またはノイズの数：0は0.5 / nに置き換えられます。1は（N - 0.5）/ N.Stanislav、Todorov（1999）に置き換えられますが、後者の修正は極度の率を処理する最も一般的な方法ですが、ゼロ（デフォルト）に設定されているすべてのヒットと偽アラームに適用されるログリニア変換とほとんど同じくらい満足のいくものではない可能性があります（デフォルト）、レートの計算に対して補正は行われません。 （1）パラメトリック測定値を使用していて、レートが0と1の極値にないことを確認しています。測定値はヒット率です。Tを渡す代わりにヒットとシグナルの試験の数は、ヒットレートを直接与えます - しかし、そうするならば、逆-PHI関数によってスローされたエラーを回避するためにレートがゼロまたは1に等しくないことを確認してください（これは "" NDTRIとして与えられます。ドメインエラー」）。短期間の誤警報レートです。誤ったアラームとノイズトライアルの数を渡す代わりに、誤警報レートを直接与えます - しかし、そうすると、逆-PHI関数によってスローされたエラーを回避するために、レートが0または1に等しくないことを確認してください（ 「NDTRIドメインエラー」として表示されます。要件：・Perlの要件： ・Perl

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