Another measure of the agreement between rankings
一种衡量排序一致性的新指标AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：对象排序的一致性统计量不等同于离散选择模型，摘要未提供所列领域细分的充分依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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一种衡量排序一致性的新指标
- 研究问题
- 如何衡量多位观察者对同一组对象的排序一致性，尤其刻画对象能否分组，使所有观察者都认可组与组之间的优先顺序？
- 方法与思路
- 作者围绕共同认可的有序分组构造统计量，研究随机排列零假设下的分布，并用模拟考察正关联备择下的检验功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出一种排序一致性指标，获得其零假设分布的部分结果，开展功效模拟，并指出若干可能的扩展方向。
- 阅读关注点
- 应核对分组与统计量的精确定义、随机排列零假设的设定，以及模拟中正关联备择的构造和功效比较采用的基准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；摘要未提供统计量公式、分布结果范围及模拟数值，不能据此判断它优于既有一致性指标。
原文摘要
A measure of the agreement between the rankings of N objects by k observers is proposed which indicates the extent to which the objects may be divided into groups of objects such that each object in a group is preferred by all k observers to each object in subsequent groups. Some results are obtained on the distribution of the statistic under the null hypothesis of random permutations of the first N integers, and a simulation study is described which investigated the power of the test under an hypothesis of positive association. Several possible extensions are noted.