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心理科学 2008年第6期31卷 1466-1467,1465页

作者：陈启山香港中文大学教育心理系

学会感判断是个体对正在学或刚学过的材料的学习程度的判断,它是元认知监控的重要形式。本文介绍了学会感判断研究的LJR范式与PRAM范式,分析了学会感判断相对精确性指标Gamma系数及其变式的应用与优缺点,最后针对指标的使用和发展提出... 详细信息

学会感判断是个体对正在学或刚学过的材料的学习程度的判断,它是元认知监控的重要形式。本文介绍了学会感判断研究的LJR范式与PRAM范式,分析了学会感判断相对精确性指标Gamma系数及其变式的应用与优缺点,最后针对指标的使用和发展提出了建议。

关键词：学会感判断相对精确性 LJR PRAM Gamma系数

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花费模型下的广义排续集抽样

花费模型下的广义排续集抽样

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作者：杨雪华中师范大学

学位级别：硕士

排序集抽样(RSS)是McIntyre于1952年提出的一种不同于简单随机抽样的方法。当数据的测量会带来不可修护的伤害或者耗资巨大,而数据的排序相对容易时,排序集抽样就会是有效收集数据的不二之选。但是在现实生活中,当我们考虑选择哪一种抽... 详细信息

排序集抽样(RSS)是McIntyre于1952年提出的一种不同于简单随机抽样的方法。当数据的测量会带来不可修护的伤害或者耗资巨大,而数据的排序相对容易时,排序集抽样就会是有效收集数据的不二之选。但是在现实生活中,当我们考虑选择哪一种抽样方法时,不可避免的会对研究经费加以考虑,期望在抽样效果与花费之间寻求一种平衡。在这样的情境下,排序集抽样的花费问题就应运而生了。本文主要研究排序集抽样方法的一个分支——GRSS抽样下的花费模型问题。文章在确定样本均值是总体均值的无偏估计的前提下,借助相对精确性将样本均值的方差与一般简单随机抽样的方差作了简单的比较;接着在考虑抽样花费的情境下,在前人花费模型的基础上重新修正模型,以抽样过程中样本的测量花费与排序花费之比为指标,对这两种抽样的有效性进行了简单的评估;最后,在总体分别服从正态分布和指数分布时,用模拟的数值对此抽样方法在两分布下的适用性及有效性进行了简单的说明。本文希望通过自己模拟后的结果给予之后实际运用以借鉴,以期抽样可以达到更好的效果。

关键词： GRSS 简单随机抽样花费模型相对精确性最小花费比例

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数据质量中精确性的研究

数据质量中精确性的研究

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作者：杨忠胜哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着科技的进步和社会的快速发展，人们拥有的数据集越来越大，如何有效的管理日益庞大的数据集，人们面临巨大的挑战。在使用数据之前，人们需要知道数据集的精确程度，以便人们做出准确的决策，因此数据集的精确性是数据质量中非常重... 详细信息

随着科技的进步和社会的快速发展，人们拥有的数据集越来越大，如何有效的管理日益庞大的数据集，人们面临巨大的挑战。在使用数据之前，人们需要知道数据集的精确程度，以便人们做出准确的决策，因此数据集的精确性是数据质量中非常重要的一方面。但是，一方面有时候数据集整体的精确性不高，可是其中一部分的精确性很高，而人们需要的数据可能就在这部分中。另一方面，数据类型和数据集合表示的多样性也给数据精确性的评估带来巨大挑战。我们称数据集合的整体精确性为绝对精确性，而查询出的结果集或者数据集合的一部分的精确性为相对精确性。由于数据集的查询种类多种多样、数据集表示形式的多样性、数据种类的多样性等，现在还没有有效的评估算法和评估框架来解决以上问题。现有的算法基本都是集中对一种数据集上的一种数据类型进行评估，缺乏灵活性，很难应用于现实问题。对于数据集的绝对精确性评估，本文提出了系统性的框架。不同数据集都是由基本的单位组成的，本文以基本单位的精确性为基础，来组合评估数据集的绝对精确性;对于不同的数据类型，本文以相对误差为基础定义了一种新的精确性评估准则，在两者的基础上，我们为多模态的数据设计了精确性的评估框架。在这个框架内，我们将数据类型划分为三类，分别为可度量类型、可比较类型和类别类型，并且分别在每种类型存在真值和不存在真值的情况下给出了它们的精确性评估算法，并以它们为基础来组合评估数据集的精确性。此外还给出了如何处理数据更新和利用函数依赖提高精确性估计。对于查询的相对精确性，本文给出了如何计算查询精确率和召回率的方法，我们使用查询的精确率、召回率、F-measure和查询结果集的精确性来表示此次查询的相对精确性，并给出提高查询精确性的算法。最后通过充分的试验来证明本文所提出的精确性评估的框架和算法的有效性。

关键词：数据质量绝对精确性相对精确性

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