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ベイズ統計モデリングと心理学
- 17. ベイズ統計 is 何 for 心理の人
• 古典的な統計学(因子分析などで使われる
ような最尤法という推定手法が有名)より
も柔軟なモデル推定を実現できるもの
適用例:モデルの未知数 (パラメータ) 多い
+モデルが複雑な場合にも適用可能
+ N の少ないデータでも適用可能
詳しいことはやる気が出てから学ぼう!
出なければ出るまであたためよう!
- 32. 計算処理論モデル
• 潜在的 (直接観察できない) 認知プロセス
を検討するための定量的枠組みを提供する。
• これにより提供されるパラメータは心理学
的に意味のある個人差を反映すると考えら
れる (例:学習率、報酬感受性)。
心理実験でのデータの解釈を広げる!
- 43. Drift Diffusion Model
• [2値の選択 (およびその正答), 反応時間]という
二つの観測変数で複数パラメータ求めるモデル。
正答に至るまでのRT
誤答までのRT
正誤の
バイアス
正誤の難易度反応に至る
までの速さ
処理に至るま
での時間
- 57. 主な引用文献
• 土居淳子, & 川西千弘. (2012). 拡散モデルに基
づく潜在的連合テストデータの分析. 京都光華
女子大学研究紀要, 50, 111-122.
• 松浦 健太郎 (2016). Stan と R でベイズ統計モ
デリング 石田基広 (監修) Wonderful R. Vol 2.
共立出版
• マイケル・ワイスバーグ (2013) 科学とモデル
シミュレーションの哲学 入門 松王政浩 訳
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