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肯塔罗州卡塔希拉

层次模型如何在单个级别改进模型参数的点估计。 （英语） Zbl 1396.91655号

数学杂志。精神病。 73, 37-58 (2016).
摘要：计算模型已被用于分析行为实验的数据。使用计算模型的一个目的是从行为数据中估计个体受试者的模型参数或内部变量。这些估计值通常与表征受试者的其他变量相关，以研究哪些计算过程与特定的个人或生理特征相关。尽管估计值的准确性对于这些目的很重要，但从单个受试者数据中获得的参数估计值通常不可靠。为了解决这个问题，研究人员已经开始使用分层建模方法从多个主题数据中估计计算模型的参数。人们普遍认为，与其他非层次方法相比，层次模型提供了可靠的估计。然而，与其他方法相比，层次模型如何以及在什么条件下提供更好的估计尚待系统研究。本研究试图调查这些问题，重点关注估计准确性的两个衡量指标：个体参数和被试特征变量的估计值之间的相关性以及估计值的绝对误差度量（均方根误差，RMSE）。基于简单高斯模型的分析计算阐明了层次模型如何改进这两个度量的点估计。我们还根据合成的数据，利用几个真实的计算模型进行了仿真研究，以确认理论特性在实际情况中是成立的。

引用于6文件

MSC公司：

91E40型 心理学中的记忆和学习
第62页，共15页 统计学在心理学中的应用

关键词：

层次模型；计算模型；点估计值；单个参数；相关系数

软件：

贝叶斯DA；R（右）；S-PLUS系统；卡爪；斯坦；Rsolnp公司；RStan公司；nleqslv公司；MEMSS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Katahira}，J.数学。精神病。73、37-58（2016；Zbl 1396.91655）
全文： 内政部

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