多叉树

Multitree：一个用于分析多项式处理树模型的计算机程序。多项式处理树（MPT）模型是心理学和相关科学的一个随机模型的集合，它可以被用来将观测的分类频率作为潜在状态序列的函数来建模。对于这些模型的分析，本文提出了一种与平台无关的计算机程序，称为多树，简化了MPT模型的创建和分析。这使得它们更易于实现和分析。此外，多树提供先进的建模特征。它提供了参数的估计及其可变性、拟合优度统计、假设检验、可识别性检查、参数和非参数自举以及功率分析。本文给出了多叉树的算法，并给出了一个用户指南。多树程序可以从HTTP://My3.Un-Mangnim.DE/MulthTube下载。

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ZBMaCT中的参考文献（8篇文章中引用）

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按年份排序（引文）

  1. ShanueCh，马丁；Erdfelder，埃德加；Heck，Daniel W.：多项式处理树模型的序贯假设检验（2020）
  2. Segert，西蒙；Davis Stober，Clintin P.：先验变换的一般方法（2019）
  3. 赫克，Daniel W.；Erdfelder，埃德加；Kieslich，Pascal J.：广义处理树模型：联合建模离散变量和连续变量（2018）
  4. 赫克，Daniel W.；瓦格纳制造者，Eric Jan：涉及重新参数化约束的贝叶斯因子的调整先验（2016）
  5. 克劳尔，Karl Christoph；辛格曼，亨利克；凯伦，戴维：多项式处理树模型中的参数次序约束：Knapp和巴克德尔（2004）的扩展（2015）
  6. MatZKE，朵拉；多兰，Conor V.；Batchelder，William H.；WaGeNeNeStand，Eric Jan：参与者和项目异质性的多项式处理树模型的贝叶斯估计（2015）
  7. 赫克，Daniel W.；Moshagen，莫滕；Erdfelder，埃德加：最小描述长度的模型选择：Fisher信息近似的下界样本大小（2014）
  8. 刘，尹，田，郭亮：具有敏感特征的抽样调查并行模型的一种变型（2013）