贝叶斯拟合 swMATH编号： 27232 软件作者： Michael Slugocki、Allison B.Sekuler、Patrick Bennett 描述： 贝叶斯拟合：使用贝叶斯推理对心理物理数据建模的工具。BayesFit是Python的一个模块，它允许用户使用Bayesian推理将模型拟合到心理物理数据。该模块旨在通过为用户提供一个简单的API，简化定义心理物理模型、获取拟合、提取输出和可视化拟合模型的过程，从而更容易在Python中开发心理物理数据的概率模型。我们的软件实现使用数值积分作为拟合模型的主要工具，避免了使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法时出现的复杂性[1]。BayesFit的源代码位于https://github.com/slugocm/bayesfit和API文档http://www.slugocm.ca/baysfit/。该模块是可扩展的，许多功能主要依赖于Numpy[2]，因此可以在开发Python的新版本时重用，以确保研究人员始终有可用的工具来简化模型与心理物理数据的拟合过程。 主页： https://openresearchsoftware.metajnl.com/articles/10.5334/jors.202/ 源代码： https://github.com/slugocm/bayesfit网站 关键词： 心理物理学;心理测量学;心理测量功能;贝叶斯推断;数值积分;曲线拟合;蟒蛇;JORS出版物 相关软件： Psignifit公司;马特普洛特利布;科学Py;蟒蛇;快速尸检;拉米迪斯;数字Py 引用于： 0个文档 标准文章 1出版物描述软件 年份 贝叶斯拟合：一种使用贝叶斯推理对心理物理数据建模的工具链接Michael Slugocki、Allison B.Sekuler、Patrick Bennett 2019