Medición de la robustez del modelo de evaluación integral basada en el coeficiente de correlación intraclase
Autores: Xian, Shilai; Zhang, Li
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Medición de la robustez del modelo de evaluación integral basada en el coeficiente de correlación intraclase
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Robustez
Marco de medición
Coeficiente de Correlación Intracase
Modelos de evaluación
Estandarización
Procedimientos de pruebas de robustez
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio propone un marco de medición de robustez estandarizado para modelos de evaluación integral basados en el Coeficiente de Correlación Intracategoría (ICC(3,1)). El marco tiene como objetivo abordar dos problemas clave: (1) los resultados de evaluación no únicos causados por la abundancia de dichos modelos, y (2) la falta de estandarización y la arbitrariedad en los procedimientos existentes de pruebas de robustez. La derivación teórica y la simulación confirman que el ICC(3,1) exhibe una correlación positiva con el Coeficiente de Concordancia de Kendall (W de Kendall) y una correlación negativa con el Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Índice de Inversión Normalizado (NII), demostrando una estabilidad, discriminación e interpretabilidad superiores. Bajo niveles de ruido aumentados, el ICC(3,1) mantiene un equilibrio entre robustez y sensibilidad, respaldando su aplicación en la evaluación de robustez y la selección de métodos.
Descripción
Este estudio propone un marco de medición de robustez estandarizado para modelos de evaluación integral basados en el Coeficiente de Correlación Intracategoría (ICC(3,1)). El marco tiene como objetivo abordar dos problemas clave: (1) los resultados de evaluación no únicos causados por la abundancia de dichos modelos, y (2) la falta de estandarización y la arbitrariedad en los procedimientos existentes de pruebas de robustez. La derivación teórica y la simulación confirman que el ICC(3,1) exhibe una correlación positiva con el Coeficiente de Concordancia de Kendall (W de Kendall) y una correlación negativa con el Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Índice de Inversión Normalizado (NII), demostrando una estabilidad, discriminación e interpretabilidad superiores. Bajo niveles de ruido aumentados, el ICC(3,1) mantiene un equilibrio entre robustez y sensibilidad, respaldando su aplicación en la evaluación de robustez y la selección de métodos.