认知建模中模型比较的方法

分类： 心理学 >> 认知心理学 分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2024-04-16

郭鸣谦 潘晚坷 胡传鹏

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（包括平均平方误差、决定系数、RUC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。 

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