分类: 心理学 >> 认知心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-08-02
摘要: 认知建模是量化和理解人类心智过程的重要方法,但基于认知过程的计算模型往往较为复杂,难以确定其似然函数,进而导致模型参数估计及模型比较的困难。基于模拟的推断方法可以规避计算似然函数,直接利用模拟数据来估计模型参数或进行模型比较。尽管如此,该方法仍面临估计不准确和计算效率低的问题。神经网络技术,通过在训练阶段分摊生成模拟数据的成本,推动了基于神经网络的模拟推断方法的发展,从而提高了模型推断的准确性和效率。该方法已成功应用于近似认知模型的似然函数、估计参数的后验分布和近似的模型比较。然而,该类方法在训练成本效益、有效性验证以及方法和应用整合方面仍需进一步研究。
分类: 心理学 >> 认知心理学 分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2024-04-17
摘要: 认知建模近年来在科学心理学获得广泛应用,而模型比较是认知建模中关键的一环:研究者需要通过模型比较来选择出最优模型,才能进行后续的假设检验或潜变量推断。模型比较不仅要考虑模型对数据的拟合(平衡过拟合与欠拟合),也需要考虑参数数据和数学形式的复杂度。然而,模型比较指标众多,纷繁复杂。将认知建模常用的模型比较的指标分为三大类,并介绍了其计算方法及优劣,包括拟合优度指标(包括均方误差、决定系数、ROC曲线等)、基于交叉验证的指标(包括AIC、DIC等)和基于边际似然的指标。结合正交Go /No-Go范式下的模拟数据和真实数据,展示各指标在R语言中如何实现。在此基础上,探讨各指标的适用情境,介绍模型平均等模型比较的新思路。
分类: 心理学 >> 心理统计 分类: 心理学 >> 实验心理学 提交时间: 2023-08-11
摘要: 相比于传统方法,贝叶斯混合效应模型在处理数据层级结构和提供更直观的统计结果等方面有着独特的优势。这些诸多优势使其逐渐流行于心理学研究之中。然而,国内目前尚缺少将贝叶斯混合效应模型应用于心理学研究的介绍。因此,本文首先概述了贝叶斯混合效应模型的基本概念和原理,并且结合模拟数据展示了如何理解固定效应和随机效应,如何利用R 语言的brms 工具包设定贝叶斯混合效应模型,如何借助先验预测检验自定义合理的先验分布,以及如何使用贝叶斯因子进行假设检验。凭借其强大的灵活性,贝叶斯混合效应模型可以适用于多样的心理学研究。