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安格斯·雷诺兹；彼得·科瓦姆。；亚当·奥斯特。；安德鲁·希思科特

相关的赛车证据累加器模型。 （英语） Zbl 1448.91082号

数学杂志。精神病。 96，文章ID 102331，15 p.（2020）.
摘要：许多基于第一个证据累加器的响应时间模型都依赖于累加器之间的统计独立性来实现数学可处理性，以赢得阈值竞争。然而，从心理学角度来看，试验对试验的波动可能会导致正相关（例如，以相同方式影响累加器的唤醒、注意或反应谨慎的变化）和负相关（例如当每个累加器证据是根据标准计算的时）。我们在赛车累加器模型中检验了这种相关性的影响，当它们存在时，该模型仍然易于处理，即对数正态赛车（LNR[最后一位作者和J.爱，“简单选择的线性确定性累加器模型”，Front。精神病。第292条，第19页（2012年；doi:10.3389/fpsyg.2012.00292)]). 我们首先表明，在二元选择数据中，相关性很难估计，并且它们的存在并没有显著提高模型对词汇决策数据的拟合度[E.-J.Wagenmakers公司等人，“词汇决策任务中标准变化的扩散模型解释”，《记忆语言杂志》58，第1期，140-159（2008；doi:10.1016/j.jml.2007.04.006)]这与独立的LNR模型非常吻合。较差的估计可归因于这样一个事实，即相关性的估计需要关于累加器状态之间关系的信息，但在二进制选择中仅直接观察到获胜累加器的状态。然后我们证明，当离散置信判断由扩展的D.维氏的[视觉感知中的决策过程。纽约，纽约：学术出版社（1979）]假说由A.拉特克利夫等[“决定不选择的动态模型”（提交；doi:10.31219/osf.io/zxp5u)]. 在这个“多阈值竞争”模型中，信心是基于相对于一个或多个额外阈值判断的损失累加器状态。我们表明，在仅有两个置信水平的多阈值对数正态竞争（MTLNR）模型中，不仅相关性得到了很好的估计，而且它还导致了明显更好的拟合R.拉特克利夫等人[“来自识别记忆接收器的数据的经验共性-操作特征函数和对全局记忆模型的影响”，《心理学实验杂志》，《学习、记忆和认知》第20期，第4期，第763-785页（1994年；doi:10.1037/0278-7393.20.4.763)]. 识别记忆数据比独立模式。我们得出的结论是，MTLNR提供了一种数学上易于处理的工具，对于研究累加器之间的相关性和建模置信判断都很有用。

MSC公司：

91B06型 决策理论

关键词：

证据积累；蓄能器模型；决策；信心；响应时间

软件：

S-PLUS系统；ggdmc公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Reynolds}等人，《数学杂志》。精神病。96，文章ID 102331，15 p.（2020；Zbl 1448.91082）
全文： 内政部 链接

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