基于可变决策规则的类别判断
统计方法学
2016-02-01 v1
摘要
一种新的 Thurstonian 评定量表模型使用了一种可变决策规则（VDR），该规则融合了先前提出的三种不同的决策规则。该模型包含选择每种规则的概率，以及高斯表征与准则密度。通过证明模型能紧密拟合模拟数据，数值优化技术得到了验证。对于每刺激 400 次试验（tps）的模拟，获得了关于生成参数的有用信息。然而，更大的实验（例如 4000 tps）被证明是理想的，以便更好地恢复生成参数，并借助赤池信息准则（AIC）在竞争模型间做出可信选择。在对他人实验的重新分析中，VDR 模型比经典信号检测理论模型更好地解释了大部分数据。
引用
@article{arxiv.1601.08244,
title = {Categorical Judgment with a Variable Decision Rule},
author = {Burton Rosner and Greg Kochanski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.08244},
year = {2016}
}
备注
Contains source code as an attachment to this PDF, in files 2015-12-02_speechresearch.tgz and Rosner_Kochanski_2016.tgz