证据积累模型中的参数识别:错误率对扩散决策模型和线性弹道积累器错误率的影响
Malte Lüken1,2, Andrew Heathcote3, Julia M Haaf4
1Netherlands eScience Center, Science Park 402, 1098 XH, Amsterdam, The Netherlands. malte_lueken@arcor.de.
在低错误率的情况下,证据积累模型 (EAM) 中的参数识别能力很差. 扩散决策模型 (DDM) 通常显示出比线性弹道积累器 (LBA) 更好的参数估计,特别是在有更多试验的情况下.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 决策科学 决策科学 决策科学
背景情况:
- 证据积累模型 (EAMs) 通过模拟信息收集来解释决策,直到达到响应值.
- 模型参数,反映决策过程组件,提供了对行为的洞察力,但需要独特的估计 (可识别性) 进行有意义的解释.
- 以前的研究表明,在低误差率的EAM中,参数识别能力差,但模型之间缺乏系统的比较.
研究的目的:
- 调查和比较两个突出的EAM的低误差率的参数识别和估计特性:扩散决策模型 (DDM) 和线性弹道积累器 (LBA).
- 确定最佳任务参数,特别是错误率和试验数,以便可靠地适应模型在认知任务中.
主要方法:
- 进行了一项模拟研究,以系统地评估DDM和LBA的参数识别和估计准确性.
- 模拟的重点是低误差率的条件,不同的试验数量,并包括对一些DDM分析中的响应谨慎性的操纵.
- 可识别性是根据模拟数据中的模型参数的独特可估计性来评估的.
主要成果:
- 无论是DDM还是LBA,都表现出低误差率的参数识别能力较差.
- 与LBA相比,DDM表现出更高的识别能力,特别是在更多的试验中.
- 对于操纵响应谨慎性的任务,DDM也表现出比LBA更好的识别能力,即使试验较少.
结论:
- 低错误率对DDM和LBA中的参数识别构成了重大挑战.
- 在具有挑战性的低误差条件下,DDM提供了比LBA更可靠的参数估计,特别是在有足够数据的情况下.
- 对于可靠的参数估计,推的错误率为15-35%对于较小的试验数量和5-35%对于较大的试验数量.
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