自适应非参数心理物理学
统计方法学
2021-04-21 v1 神经元与认知
摘要
我们引入一组用于多维心理物理学的新模型与自适应心理物理测试方法。与 PEST 和 QUEST 等传统自适应阶梯法不同，该方法是多维的且不需要在情境维度上取网格，在刺激维数上保持亚指数 scaling。与较新的多维自适应方法不同，我们的底层模型不需要关于强度与附加维度之间相互作用的参数假设。此外，我们引入一种新的主动采样策略，其明确以心理物理检测阈值估计为目标，并且比试图估计完整心理物理函数（尽管其仍提供该函数估计，只是精度较低）的策略显著更快。最后，我们介绍 AEPsych，一个用户友好的开源非参数心理物理学软件包，使这些技术上具有挑战性的方法为更广泛社区所可及。
引用
@article{arxiv.2104.09549,
title = {Adaptive Nonparametric Psychophysics},
author = {Lucy Owen and Jonathan Browder and Benjamin Letham and Gideon Stocek and Chase Tymms and Michael Shvartsman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.09549},
year = {2021}
}