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杰瑞德·史密斯。;William H.Batchelder。

Beta-MPT：解决个体差异的多项式处理树模型。 （英语） Zbl 1203.91264号

数学杂志。心理学。 54，第1期，167-183（2010）.
总结：传统上，多项式处理树（MPT）模型适用于同质参与者组，其中假设组内所有参与者具有相同的MPT模型参数值。当MPT模型用于临床评估时，这种假设是不合理的，并且在应用于普通心理学实验时，常常会受到怀疑。处理参数变异性的一种方法是将随机效应假设纳入模型。这是通过假设参与者的参数是独立于某些特定的多元超分布得出的。本文探讨了超分布由独立的β分布组成的假设，每个β分布对应一个MPT模型参数。这些beta-MPT模型是“层次模型”，其统计推断不同于基于参与者数据聚合的常用方法。本文提供了贝塔-MPT模型统计推断的经典（频率）和层次贝叶斯方法。在简单的情况下，似然函数可以解析地得到；然而，对于更复杂的情况，构造了马尔可夫链蒙特卡罗算法来帮助这两种推理方法。基于临床评估研究的示例展示了在存在个体差异的情况下，分层MPT模型相对于聚合分析的优势。

引用于17文件

MSC公司：

91E45型 心理学中的测量和表现
2015年1月62日 贝叶斯推断
第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
92 C50 医疗应用（通用）

关键词：

多项式处理树模型;个人差异;层次模型;贝叶斯统计

软件：

WinBUGS公司;R（右）;贝叶斯DA;化学需氧量;HMM树;GPT公司。执行
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.B.Smith}和\textit{W.H.Batchelder}，J.Math。精神病。54，第1号，167--183（2010；Zbl 1203.91264）
全文： DOI程序

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