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Simple matrix methods for analyzing diffusion models of choice probability, choice response time, and simple response time

机译:用于分析选择概率,选择响应时间和简单响应时间的扩散模型的简单矩阵方法

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摘要

Diffusion processes (e.g., Wiener process, Ornstein-Uhlenbeck process) are powerful approaches to model human information processes in a variety of psychological tasks. Lack of mathematical tractability, however, has prevented broad applications of these models to empirical data. This tutorial explains step by step, using a matrix approach, how to construct these models, how to implement them on a computer, and how to calculate the predictions made by these models. In particular, we present models for binaries choices for unidimensional and multiattribute choice alternatives; for simple reaction time tasks; and for three alternatives choice problems.
机译:扩散过程(例如维纳过程,奥恩斯坦-乌伦贝克过程)是在各种心理任务中为人类信息过程建模的强大方法。但是,由于缺乏数学上的易处理性,因此无法将这些模型广泛应用于经验数据。本教程将逐步介绍使用矩阵方法,如何构建这些模型,如何在计算机上实现它们以及如何计算由这些模型得出的预测的方法。特别是,我们为一维和多属性选择替代方案提供了二元选择模型。用于简单的反应时间任务;以及三个选择问题。

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