停止信号反应时分布的贝叶斯混合建模
统计方法学
2022-06-07 v2
摘要
在停止信号任务（SST）中，单个停止信号反应时（SSRT）的分布作为不可观测停止过程潜伏期的度量，已由Hans Colonius（1990）以非参数方法建模，并由Eric-Jan Wagenmakers及其同事（2012）以贝叶斯参数方法建模。这些方法假设SST试次中前导试次类型（go/stop）对SSRT分布估计具有同等影响，而未处理该假设被违背的情形。本研究通过为SSRT分布考虑两状态混合模型，给出了所需模型。随后，在ex-Gaussian分布形式下，于个体与群体层面比较了贝叶斯参数化单个SSRT与混合SSRT分布在通常随机序上的差异。结果表明，与单个SSRT分布相比，混合SSRT分布更具多样性、正偏更明显、峰态更尖、且随机序更大。结果差异的幅度也取决于混合SSRT分布中权重的选择。本研究证实，作为常数或分布的混合SSRT指标在相应序上显著大于其单个SSRT对应指标。这为SSRT估计提供了重要改进。
引用
@article{arxiv.2010.12705,
title = {A Bayesian Mixture Modelling of Stop Signal Reaction Time Distributions},
author = {Mohsen Soltanifar and Michael Escobar and Annie Dupuis and Russell Schachar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12705},
year = {2022}
}
备注
26 pages, 7 figures