02 漂移扩散模型(DDM)的原理 03 DDM的具体实例 步骤一:根据实验,构建模型。 步骤二:收集数据,整理数据。 步骤三:拟合模型,计算参数。 步骤四:检验参数,验证模型。 步骤五:比较模型,选择模型。 步骤六:报告结果,解释结果。 04 往期高赞文章 你好,我是狐少侠,一个喜欢分享的博士生。 今天推荐一篇2022年发表在Fr...
在个体individual层面,个体每一次的决策拥rt与choice两个值,通过该个体各trial的数据可以计算个体层面的DDM模型参数,再通过计算出的DDM模型绘制出单个个体的evidence cumulative processing曲线,如图1中的曲线,既可以表示单个个体,也可以表示单个trial,同时也可表示一个群体group。 在群体group的层面,在求得各被试DDM的参...
简写为p)的第k个决策试次(trial,简写为t)中,包括决策时间(rt)和选项(do)在内的行为观测数据;l表示由每个认知域对应的ddm模型的似然函数;ai、zi、vi和ti分别表示第i个认知域的决策阈值、相对起始点、漂移率和非决策时间分布。
4.为比较不同条件或情境中个体认知决策敏感性的特点,分层漂移扩散模型(hierachical drift diffusion model,简写为hddm)应运而生。研究者常在基于贝叶斯概率分布的框架中对ddm进行分层设计,将不同决策特点整合到同一个数学模型中,综合考虑不同水平上决策成分的特征并获得相应的后验参数分布,实现了对模型化人类认知决策...
写为T,中,包括决策时间(RT)和选项(DO)在内的行为观测数据,L表示由每个认知域对应的DDM模型的似然函数,ai、z i、vi和t i分别表示第i个认知域的决策阈值、相对起始点、漂移率和非决策时间分布。其他参数μ表示均值,σ表示标准差,ak、vk、zk和tk代表在第k个决策试次中决策阈值、漂移率、相对起始点和非决策时...
二、漂移扩散模型(Drift Diffusion Model,DDM) DDM旨在分离任务(例如不固定响应时间的random dots)准确率(accuracy)和响应时间(response time)间的交互关系。该模型将速度和准确性与快速(少于1-2秒)的二选一决策的相关联,它解释了为什么有时与速度和准确性相关,而有时却不相关(尤其是在个体之间)。个体可以决定尽快...
本活动得到了COSN(Chinese Open Science Network)和CCPN(Chinese Computational Psychiatry Network)的大力支持。本活动主要围绕漂移扩散模型基本知识及相关研究,如DDM在决策任务中的应用、代码及其实现、数学原理等,活动内容不限于此,欢迎更多同学/同行来交流讨论。
DDM漂移扩散模型与决策的发展 异步 pink弗洛伊德不会后空翻 异步: 2021.11.28 关于DDM的入门介绍视频 2021.05.16,为方便大家提问讨论,我们组织了一个有关DDM的讨论群(有很多大佬),欢迎大家积极参与,如需加入请私信我 随着神经科学与计算科学的兴起,越来越多的新技术涌入心理学领域,然而学习这些技术往...