home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / comp / ai / 4681 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-22  |  2.4 KB
  1. Xref: sparky comp.ai:4681 sci.math.stat:2662
  2. Newsgroups: comp.ai,sci.math.stat
  3. Path: sparky!uunet!wupost!cs.uiuc.edu!news
  4. From: bharat@cs.uiuc.edu (R. Bharat Rao)
  5. Subject: Re: Learning from subjective data
  6. Message-ID: <Bzo3Fr.7Kw@cs.uiuc.edu>
  7. Sender: news@cs.uiuc.edu
  8. Reply-To: bharat@cs.uiuc.edu
  9. Organization: University of Illinois, Dept. of Comp. Sci., Urbana, IL
  10. References: <BzE5G3.Hoq@ux1.cso.uiuc.edu> <ALMOND.92Dec21220007@bass.statsci.com>
  11. Date: Tue, 22 Dec 1992 15:38:14 GMT
  12. Lines: 46
  13.  
  14.  
  15. almond@statsci.com (Russell G. Almond) writes:
  16. >R. Bharat Rao (bharat@cs.uiuc.edu) writes:
  17. >> I was wondering if anyone knew of any work that has been done on
  18. >> learning from subjective data.  For instance, you may have a data set
  19. >> of events with a number of independent attribute (x1...xn) and a
  20. >> single dependent attribute y.  However, y is a subjective rating.
  21.  
  22. >This is generally a messy problem and I don't know that there has ever
  23. >been a definative answer.  I would, however, try the Psych--Stat
  24. >literature, especially a graduate text intended for Psych majors.
  25. >They run into this problem very frequently and are have some standard
  26. >methods for dealing with it.  There is probably a local guru in the
  27. >Psych department who shows all the grad students how to do their
  28. >statistical analysis, that would be a good person to start with. 
  29.  
  30. Thanks for the pointers.  I will do that.
  31.  
  32. >Generally speaking, the problem with one expert doing the rating is
  33. >much easier than with many experts doing the rating.  At least we have
  34. >some hope that a single expert is self-consistent; that is not likely
  35. >to be true with multiple experts.  Achieving agreement among experts
  36. >is a difficult problem.
  37.  
  38. OK, the case where you have a unique expert for every problem is
  39. obviously very messy.  Does the situation become any simpler if each
  40. expert does many ratings (again no point is rated by more than one
  41. expert)?  Say, you have 10,000 data points and 500 experts each rate
  42. 20 random points.  Also, for a point you know the expert who rated
  43. that point.  I think this makes the problem somewhat easier.
  44.  
  45.  
  46.  
  47. >            Russell Almond               
  48. >almond@statsci.com            almond@stat.washington.edu
  49.  
  50. Thanks for your help,
  51.  
  52. bharat
  53.  
  54.  
  55. --
  56. R. Bharat Rao                         E-mail: bharat@cs.uiuc.edu
  57. AI Group, Beckman Institute for Advanced Science and Technology
  58. 405 N. Mathews, Urbana, IL 61801   (217)-333-5978 (O), 337-6498(H)
  59. Electrical & Computer Engineering, University of Illinois, Urbana
  60.