研究提出贝叶斯相对测量不确定性方法用于估计信度

研究提出一种名为相对测量不确定性（RMU）的贝叶斯方法，用于在缺少重测数据时估计信度。该方法从每名被试的后验分布中抽取成对样本并计算其相关性，在验证性因子、信号检测和强化学习模型中均能给出较准确的估计和校准良好的可信区间。模拟显示，RMU 的均方根误差低于系数 alpha、系数 H 和分半信度，并可应用于多种计算模型。该预印本尚未经同行评审。