Analyzing stochastic dependence of cognitive processes in multidimensional source recognition.
Analyzing stochastic dependence of cognitive processes in multidimensional source recognition.
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分析多维源识别中认知过程的随机依赖性
DOI：
10.1027/1618-3169/a000261
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发表时间：
2014
影响因子：
1.3
通讯作者：
Meiser
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meiser
认知过程之间的随机相关性可以用不同的方式建模，而多项式加工树模型家族为分析离散认知状态之间的随机相关性提供了一个灵活的框架。本文提出了一个多维信源识别的多项式模型，该模型用一个用于多个信源属性联合检索的参数和一个用于随机独立检索的参数来描述随机相关性。新模型等价于参数空间子集的多维源记忆多项式模型。应用实例说明了新的多项式联合信源识别模型的优越性。新的模型允许跨条件的联合来源检索的直接比较，它避免了由于夸大的可信区间而导致的统计问题，并且不暗示来源维度之间的概念不平衡。考虑模型复杂性的模型选择准则证实了联合信源识别的新模型。
Stochastic dependence among cognitive processes can be modeled in different ways, and the family of multinomial processing tree models provides a flexible framework for analyzing stochastic dependence among discrete cognitive states. This article presents a multinomial model of multidimensional source recognition that specifies stochastic dependence by a parameter for the joint retrieval of multiple source attributes together with parameters for stochastically independent retrieval. The new model is equivalent to a previous multinomial model of multidimensional source memory for a subset of the parameter space. An empirical application illustrates the advantages of the new multinomial model of joint source recognition. The new model allows for a direct comparison of joint source retrieval across conditions, it avoids statistical problems due to inflated confidence intervals and does not imply a conceptual imbalance between source dimensions. Model selection criteria that take model complexity into account corroborate the new model of joint source recognition.
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