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马丁·施努埃奇;埃德加·埃尔德福尔德;见鬼，Daniel W。

多项式处理树模型的序贯假设检验。 （英语） Zbl 1437.91363号

数学杂志。精神病。 95，文章ID 102326，13 p.（2020）。
摘要：在20世纪80年代和90年代William H.Batchelder的开创性贡献的激励下，多项式处理树（MPT）建模已成为各个研究领域中一种强大且常用的方法，在认知心理学和社会认知研究中最为突出。MPT模型允许对代表认知任务反应的心理过程的参数进行估计和统计测试。因此，他们也被反复建议用于心理评估，例如在临床环境中识别个体的特定认知缺陷。然而，单个MPT分析的一个相当大的缺点是每个个体的数据点数量有限，导致估计偏差、较大的标准误差和统计测试的低功耗。Neyman-Pearson测试等经典测试程序通常需要非常大的样本量，以确保足够低的1类和2类错误概率。在此，我们提出序贯概率比检验（SPRT）作为一种有效的替代方法。与内曼-皮尔逊测试不同，顺序测试持续监控数据，并在满足预定义标准时终止。因此，SPRT通常只需要Neyman-Pearson样本量的大约一半，而不会影响误差概率控制。我们说明了单参数MPT模型中简单假设的统计推断的SPRT方法。此外，针对具有多个未知参数的典型MPT模型，提出了一种基于ML理论的大样本近似方法。我们通过仿真评估了所建议测试程序的特性。最后，我们讨论了顺序MPT分析的优点和局限性。

引用于1文件

MSC公司：

91E10型 认知心理学
第62页，共15页 统计学在心理学中的应用

关键词：

多项式处理树模型;假设检验;效率;顺序分析;顺序概率比检验

软件：

G*电源3;对;GPT公司。执行;MPTinR公司;树型无人值守地面传感器;多棵树
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\textit{M.Schnuerch}等人，《数学杂志》。精神病。95，文章ID 102326，13 p.（2020；Zbl 1437.91363）
全文： 内政部

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