Matlab代码解析：量化对前瞻性和回顾性自我表现判断的影响

资源摘要信息:"Matlab代码影响-Past-future-metacognition-paper:过去的认知纸" 文件标题中提到的 "matlab代码影响" 和 "Fleming，Massoni等人的代码和数据" 指的是这个文件是一个与心理学研究相关的Matlab项目，该项目的主要内容是关于对人们如何进行前瞻性（对未来的判断）和回顾性（对过去的判断）自我表现的认知研究。Matlab作为一种高效的数值计算和可视化软件工具，非常适合用来处理复杂的数据分析和模型构建。这部分内容暗示了该代码库可能包含用于心理学实验数据分析和模型拟合的工具。 在描述中，我们了解到该仓库包含了用于复制研究结果的Matlab分析代码和数据。这表明了代码库的实用性，即用户可以使用这些代码来验证或重新进行研究中的实验分析。"Fleming，Massoni，Gajdos和Vergnaud（准备中）“对过去和未来的认知：量化对前瞻性和回顾性自我表现判断的影响”" 这部分内容介绍了该Matlab项目所依据的研究背景和目标。用户需要了解这些研究目标，以便更好地理解代码的用途和背后的科学原理。 代码 "FlemingMassoni_NOC_analysis.m" 负责计算前瞻性与回顾性准确性、置信度（过度置信度和校准）以及元认知敏感性（AUROC2和调整后的归一化歧视指数ANDI）。这里提到的 "AUROC" 是接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的面积，而ANDI是其变种之一，二者都是用来评估分类器性能的重要指标。这两个指标能够帮助研究者量化模型区分不同情况的能力。"brier_index" 和 "type2roc" 函数可能就是用来计算Brier分数和类型2的ROC曲线，这为评估预测准确性提供了更多维度。 另一个脚本 "FlemingMassoni_Pmodel_wrapper.m" 主要功能是根据过去的表现或过去的信心使学习模型适合预期的判断。"fitPconf" 函数在这个过程中可能用于执行梯度下降算法以优化模型参数，这是机器学习中常用的一种优化方法。模型的目的是找出在给定过去表现或信心的条件下，能够预测未来表现的参数。 标签 "系统开源" 意味着这个Matlab项目是公开的，任何研究者或开发者都可以自由地下载、使用、修改和分发这些代码。这对于推动科学的进步和社区间的知识共享非常重要。 文件名称列表中提到的 "Past-future-metacognition-paper-master" 表明这个文件是项目的主要版本（master），意味着这是项目的核心内容。用户可能会在这个目录中找到所有的Matlab脚本、函数、数据文件以及任何辅助的文档或说明，这些都是构建和运行项目所需要的资源。 总结以上信息，这个Matlab项目是一个与心理学研究相结合的软件工具，通过分析个体的过去表现来预测对未来的判断能力，并使用机器学习方法来拟合模型。代码库中的功能包括计算准确性、置信度和元认知敏感性等指标，同时也包括学习模型的构建和优化。此外，由于其开源的特性，该项目对于在认知心理学和机器学习交叉领域有兴趣的研究人员和开发者具有一定的实用价值。