认知建模中模型比较的方法
Model comparison in cognitive modeling
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作者：
郭鸣谦
1
潘晚坷
2
胡传鹏
2
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作者单位：
- 通讯作者：
郭鸣谦
Email:dubliners@163.com
胡传鹏
Email:hcp4715@hotmail.com
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提交时间：2024-04-17 13:59:51
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。
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2024-04-17 13:59:51 |
ChinaXiv:202308.00658V4
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2024-04-16 14:31:03 |
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2023-12-30 09:46:12 |
ChinaXiv:202308.00658v2
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2023-08-27 03:01:39 |
ChinaXiv:202308.00658v1
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