큐 유효성

큐 유효성은 특정 특징이나 큐가 주어진 특정 범주에 물체가 포함될 조건부 확률이다.이 용어는 비치(1964년), 리드(1972년), 특히 엘리너 로치가 소위 기본 범주(Rosch & Mervis 1975년)의 취득에 대한 조사에서 대중화되었다.로슈 1978).

큐 유효성의 정의

$c_{j}\$ 으로 범주 $c_{j}\$ j $displaystyle c_{j}\}$ 에 대한 f $f_{i}\$ {\ $displaystyle f_{i}\}$ 특성의 큐 유효성은 다음과 같은 방법으로 정의되었다 $c_{j}\$ .

조건부 확률 $p(c_{j}|f_{i})\$ ( $p(c_{j}|f_{i})\$ $p(c_{j}|f_{i})\$ $p(c_{j}|f_{i})\$ $p(c_{j}|f_{i})\$ ) ${\$ Reed(1972), Rosch & Mervis(1975), Rosch(1978)를 참조한다.
범주 기준 비율에서 $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ 확률의 편차로 p $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ ( $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ ) $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ - p $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ ( $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ j ) - $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ (c $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ ${\$ p( $c_{j} f_{i}-p(c_{j})-$ p(c_{j}}\}; $p(c_{j}|f_{i})-p(c_{j})\$ edgell(1993), Kruschke & Johansen(1999).
선형 상관관계의 함수로, Smedslund(1955 ), Castellan(1973), Sawyer(1991), Busemeyer, Mame & McDaniel(1993)을 참조한다.
기타 정의: Restle(1957), Martigan 등 참조. (2003).

확률에 기초한 정의의 경우, 주어진 형상에 대한 하이큐 유효성은 형상이나 속성이 낮은 큐 유효성을 가진 형상보다 클래스 멤버쉽에 대한 진단에 더 가깝다는 것을 의미한다.따라서, 대큐 유효성은 범주나 등급 변수에 대한 더 많은 정보를 전달하는 것으로, 따라서 그 범주에 속하는 것으로 사물을 식별하는 데 더 유용한 것으로 간주될 수 있다.따라서 하이큐 유효성은 높은 피쳐 정보성을 표현한다.선형 상관관계에 기초한 정의의 경우, 큐 유효성 측정에 의해 포착된 "정보성"의 표현은 형상의 정보성(예: 상호 정보에서와 같이)의 완전한 표현이 아니라, 선형관계로 표현되는 그 정보성의 일부분일 뿐이다.어떤 목적에서는 큐 유효성보다 상호 정보나 범주 효용성과 같은 양자 측정이 더 적절하다.

예

예를 들어, "number"의 도메인을 고려하고 모든 숫자에 "라는 속성(즉, 큐)을 포함하도록 허용하십시오.is_positive_integer", $f_{p{\mbox{-}}int}\$ - $f_{p{\mbox{-}}int}\$ $f_{p{\mbox{-}}int}\$ $displaystyle f_{p{\mbox{-}int}\$ $f_{p{\mbox{-}}int}\$ 라고 하며, 숫자가 실제로 양의 정수인 경우 값 1을 채택한다.그렇다면 이 큐의 타당성이 다음 등급에 대해 문의해 볼 수 있다. {rational number,irrational number,even integer}:

만약 우리가 숫자가 양의 정수라는 것을 안다면, 우리는 그것이 합리적인 숫자라는 것을 안다.따라서 $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ a $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ a t $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ - $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ i $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ ) $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ = $p(c_{rational}|f_{p{\mbox{-}}int})=1\$ ${\$ 에 대한 큐 유효성is_positive_integer범주에 대한 신호로서.rational number1 입니다.
만약 우리가 숫자가 양의 정수라는 것을 안다면, 우리는 그것이 비이성적인 숫자가 아니라는 것을 안다.따라서 $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ r $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ - $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ ) $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ = $p(c_{irrational}|f_{p{\mbox{-}}int})=0\$ ${\$ 에 대한 큐 유효성is_positive_integer범주에 대한 신호로서.irrational number0이다.
숫자가 양의 정수라는 것만 알면 짝수 또는 홀수일 확률은 50-50(동일한 수의 짝수와 홀수 정수가 있음)이다.따라서 $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ e $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ e $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ - i $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ ) $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ = $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ .5 ${\$ $5\$ $p(c_{even}|f_{p{\mbox{-}}int})=0.5\$ 에 대한 큐 유효성is_positive_integer범주에 대한 신호로서.even integer0.5로, 속성이is_positive_integer그 반의 회원에 대해서는 전혀 알 수 없다.even integer.

인식에서 "큐 유효성"은 지각 큐의 생태적 유효성을 짧게 하는 경우가 많으며, 확률보다는 상관관계로 정의된다(위 참조).이 정의에서 비정보적 지각적 큐는 생태학적 유효성이 0.5가 아니라 0이다.

큐 유효성의 사용

인간 범주 학습 모델링에 관한 많은 연구에서 주의력 가중치가 큐 유효성을 추적하거나 특징 정보성에 대한 일부 관련 측정을 추적한다는 가정(그리고 때로는 검증됨)이 있었다.이는 속성이 지각 시스템에 의해 다르게 가중된다는 것을 의미할 수 있다. 정보 제공 또는 대큐 유효성 속성은 더 많이 가중되는 반면 비정보적 또는 저대큐 유효성 속성은 더 가볍게 가중되거나 완전히 무시된다(예: Navarro 1998 참조).

참조

Beach, Lee Roy (1964), "Cue probabilism and inference behavior", Psychological Monographs: General and Applied, 78 (5): 1–20, doi:10.1037/h0093853
Busemeyer, Jerome R.; Myung, In Jae; McDaniel, Mark A. (1993), "Cue competition effects: Empirical tests of adaptive network learning models", Psychological Science, 4 (3): 190–195, doi:10.1111/j.1467-9280.1993.tb00486.x
Castellan, N. John (1973), "Multiple-cue probability learning with irrelevant cues", Organizational Behavior and Human Performance, 9 (1): 16–29, doi:10.1016/0030-5073(73)90033-0
Edgell, Stephen E. (1993), "Using configural and dimensional information", in N. John Castellan (ed.), Individual and Group Decision Making: Current Issues, Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum, pp. 43–64
Kruschke, John K.; Johansen, Mark K. (1999), "A model of probabilistic category learning", Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 25 (5): 1083–1119, doi:10.1037/0278-7393.25.5.1083
Martignon, Laura; Vitouch, Oliver; Takezawa, Masanori; Forster, Malcolm R. (2003), "Naive and yet enlightened: From natural frequencies to fast and frugal decision trees", in David Hardman & Laura Macchi (ed.), Thinking: Psychological Perspectives on Reasoning, Judgment and Decision Making, New York: John Wiley & Sons, pp. 190–211
Reed, Stephen K. (1972), "Pattern recognition and categorization", Cognitive Psychology, 3 (3): 382–407, doi:10.1016/0010-0285(72)90014-x
Restle, Frank (1957), "Theory of selective learning with probable reinforcements", Psychological Review, 64 (3): 182–191, doi:10.1037/h0042600
Rosch, Eleanor (1978), "Principles of categorization", in Eleanor Rosch & Barbara B. Lloyd (ed.), Cognition and Categorization, Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum, pp. 27–48
Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B. (1975), "Family Resemblances: Studies in the Internal Structure of Categories", Cognitive Psychology, 7 (4): 573–605, doi:10.1016/0010-0285(75)90024-9
Sawyer, John E. (1991), "Hypothesis sampling, construction, or adjustment: How are inferences about nonlinear monotonic contingencies developed", Organizational Behavior and Human Decision Processes, 49: 124–150, doi:10.1016/0749-5978(91)90045-u
Smedslund, Jan (1955), Multiple-Probability Learning: An Inquiry into the Origins of Perception, Oslo: Akademisk Forlag

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