检验标准差与 RMS 误差应用于眼动时间序列的统计假设：人眼与人工眼的比较
神经元与认知
2023-03-13 v1
摘要
空间精度常通过注视期间眼位置信号的标准差（SD）或样本间差值（StoS）信号的 RMS 来度量。由于这两种度量均源自应用于时间序列的统计学理论，其使用伴随某些统计假设。直观上显然，SD 最适用于单峰分布。两种度量均假设平稳性，即信号的统计特性随时间稳定。两种指标均假设信号样本相互独立。自相关的存在表明时间序列中的样本并不独立。我们利用两项研究中的多次注视检验了这些假设：一个包含人眼和人工眼的公开数据集（“HA Dataset”，N=224 次注视），以及我们实验室 4 名受试者的数据（“TXstate”，N=37 次注视）。许多位置信号分布为多峰（HA：中位数=32%，TXstate：中位数=100%）。无注视位置信号是平稳的。所有位置信号均存在统计显著的自相关（p < 0.01）。因此，任何注视均未满足 SD 的统计假设。所有 StoS 信号均为单峰。部分 StoS 信号是平稳的（HA：34%，TXstate：24%）。几乎所有 StoS 信号均存在统计显著的自相关（p < 0.01）。对于 TXstate，37 次注视中有 3 次满足全部假设。因此，RMS 的统计假设总体上未得到满足。这些假设的普遍失效令人生疑：SD 或 RMS-StoS 作为眼动仪精度度量是否恰当。
引用
@article{arxiv.2303.06004,
title = {Checking the Statistical Assumptions Underlying the Application of the Standard Deviation and RMS Error to Eye-Movement Time Series: A Comparison between Human and Artificial Eyes},
author = {Lee Friedman and Timothy Hanson and Hal S. Stern and Oleg V. Komogortsev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.06004},
year = {2023}
}
备注
17 pages, 8 figures