隐马尔可夫模型与心理数据的拟合

摘要

马尔科夫模型在学习心理学中得到了广泛的应用。然而，隐马尔可夫模型的应用很少。这部分是由于在心理学文献中缺乏对模型选择和模型评估的全面统计。我们提出的模型选择和模型评估统计，是特别有用的应用隐藏马尔可夫模型在心理学。通过对一个玩具实例的模拟研究，给出了这些统计数据并进行了评估。我们比较AIC、BIC和相关标准，并引入预测误差测量来评估拟合优度。在仿真研究中，比较了两种等式约束拟合方法。在两个例子与实验数据，我们应用选择标准，拟合模型与约束和评估拟合优度。首先，分析来自概念识别任务的数据。与其他建模方法相比，隐马尔科夫模型为分析此类数据提供了一种灵活的方法。 Second, a novel application of hidden Markov models in implicit learning is presented. Hidden Markov models are used in this context to quantify knowledge that subjects express in an implicit learning task. This method of analyzing implicit learning data provides a comprehensive approach for addressing important theoretical issues in the field.

科学的规划

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