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广义处理树模型:联合建模离散和连续变量。 (英语) Zbl 1422.62350号

总结:多项式处理树模型假设离散的认知状态决定了观察到的反应频率。广义处理树(GPT)模型将此概念框架扩展到连续变量,如响应时间、过程追踪测量或神经生理变量。GPT模型假设有限混合分布,其权重由处理树结构确定,连续分量由参数化分布建模,如具有独立或共享参数的高斯分布。我们讨论了可识别性、参数估计、模型测试、建模语法和GPT估计的改进精度。最后,将GPT版本的语义分类特征比较模型应用于计算机鼠标轨迹。

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第62页,共15页 统计学在心理学中的应用
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
05二氧化碳
05C90年 图论的应用
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