识别记忆的离散状态和连续模型:在最小假设下测试核心属性。

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作者：scidown 发布时间：2022-01-06 20:53:05 文章标题：

识别记忆的离散状态和连续模型:在最小假设下测试核心属性。( Discrete-state and continuous models of recognition memory: testing core properties under minimal assumptions. )

文章作者：

D Kellen KC Klauer recognition memory mathematical models signal detection thresholds ranking judgments

文章简述：

识别文献中的一个经典讨论涉及到识别判断是用连续过程更好地描述还是用离散过程更好地描述的问题。这两个假设分别用信号检测理论模型(SDT)和2-高阈值模型进行了实例验证。它们的比较几乎总是依赖于接收机的工作特性数据。本文提出了一种新的基于排序判断的模型比较方法：它不依赖于特定的模型分布假设，也不需要昂贵的实验操作。这些特点允许通过简单的配对比较试验而不是拟合优度结果和基于许多辅助假设的复杂模型选择方法对模型进行比较。两个实验的实证结果与SDT假设的连续过程一致。

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