Outlier and ensemble representations of visual displays
Görsel ekranların uç nesne ve özet temsilleri
- Tez No: 429983
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞECAN BODUROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet temsillerin uç nesneleri etkin bir şekilde işlenmeye yardımcı oldugu önerilmektedir. Fakat, sınırlı sayıda araştırma uç nesne ve özet temsiller arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Bu tezin amacı uç nesne ve özet temsiller arasındaki etkileşimi araştırmaktır. Katılımcılara farklı boyutlarda 8 daire gösterildi ve ortalama boyutu veya en büyük/küçük boyutu ayrı bloklarda bildirmeleri istendi. En büyük/küçük boyut, dairelerin dağılımına göre, ekranda uç nesne veya değildi. Sadece uç nesne bulunan setler gösterilen ayrı bir blokta, katılımcılar ya ortalamayı ya da en büyük/küçük boyutu belirttiler. Geçerli görev daire seti kaybolduktan sonra bildirildiği için bu karma blokta katılımcıların hem bütüne hem de uç nesneye aynı anda odaklanmaları desteklendi. Özel olarak; uç nesne bulunmasının özet temsilleri nasıl etkilediği, uç nesnelerin uç nesne olmayanlardan daha iyi temsil edilip edilmedikleri, insanların özet ve uç nesne temsillerini aynı anda oluşturup oluşturamadıkları incelendi. Sonuçlar gösterdi ki uç nesne olan boyut ortalama boyut tahminlerine dahil edilmedi. Yalnızca daha büyük uç nesne, ortalama boyut kesinliğini düşürdü. Ayrıca, en büyük/küçük daire temsilleri uç nesne olduğunda, olmadığı duruma göre, daha gerçeğe yakındı. Son olarak, bütüne ve uç nesneye aynı anda dikket vermek ortalama boyut ve daha büyük uç nesne kesinliğinde bir bedele yol açmadı. Ancak, uç nesne daha küçük olduğunda, uç nesne tahminleri daha hatalıydı. Varılan sonuç, uç nesnelerin etkin biçimde işlendiği ve bir şekilde özet temsillerde önemsenmediğidir. Yine de, özet temsiller, algısal olarak tespiti zor olan uç nesnelerin işlenmesini teşvik etmiyor olabilir.
Özet (Çeviri)
Ensemble representations are argued to benefit efficient outlier processing. However, limited research has investigated the relationship between outlier and ensemble representations which was the goal of this study. Eight heterogeneously-sized circles were presented and viewers reported the mean size or the largest/smallest size across different blocks. The largest/smallest size could be the outlier or not in the particular distribution of a display. In a separate block that only had displays with outliers, participants reported either the mean or the largest/smallest size. Since the relevant task was indicated after display, in this mixed block, viewers were encouraged to concurrently focus on the ensemble along with the outlier. I specifically investigated how the presence of an outlier impacts the ensemble representations; whether outliers are better represented than non-outliers; whether people can form ensemble and outlier representations simultaneously. Results showed that an outlier was always excluded from mean estimations. Only a larger outlier decreased the mean size accuracy. Also, representations were more veridical when the largest/smallest item was an outlier than when it was not. Last, attending to the mean and outlier size concurrently did not yield a cost in the mean size and larger outlier precision suggesting that viewers were able to process outlier and mean size concurrently. However, when the outlier was smaller, the outlier estimates were less accurate. I conclude that an outlier is efficiently processed and somewhat downplayed in ensemble representations. Nevertheless, ensemble representations may not foster the processing of outliers that are perceptually harder to detect.
Benzer Tezler
- Early processing of scatterplots: The impact of outlier and content on trend-line estimation
Dağılım grafiklerinin erken işlenmesi: Uç değerin ve içeriğin uyum doğrusu kestiriminde etkisi
EMRE ORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
PsikolojiBoğaziçi ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞECAN BODUROĞLU
- Improved extreme learning machines and applications
Geliştirilmiş aşırı öğrenme makineleri ve uygulamaları
MOHANAD ABD SHEHAB AL KARAWI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
- Anonim ortaklıklarda payın senede bağlanması
Başlık çevirisi yok
BÜŞRA GÖRKEM ÇAY NAİBOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
HukukGalatasaray ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL ALİ DURAL
- Çoklu doğrusal bağlantı ve aykırı değer sorunu için rigge-robust-boosting topluluk regresyon yaklaşımı
Rigge-robust-boosting ensemble regression approach for multicollinearity and outlier problem
AYŞEGÜL HAN