贝叶斯相对测量不确定性估计信度新方法

2026年10月14日，一项在PsyArXiv发布的预印本提出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。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。