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J-GLOBAL ID：202002280947667414   整理番号：20A2245550

連続共変量による機能的解離による階層的MPTモデルにおけるパラメータ検証:偶発性推論への応用【JST・京大機械翻訳】

Parameter validation in hierarchical MPT models by functional dissociation with continuous covariates: An application to contingency inference

著者 (3件)： Bott Franziska M. (University of Mannheim, Germany) ,  Heck Daniel W. (Philipps-Universitaet Marburg, Germany) ,  Meiser Thorsten (University of Mannheim, Germany)
資料名： Journal of Mathematical Psychology  (Journal of Mathematical Psychology)
巻： 98  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0831A  ISSN： 0022-2496  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の多項処理木(MPT)モデルにおいて,パラメータは通常,実験操作によって検証され,それにより,特定のモデルパラメータに対する離散独立変数の選択効果を試験した。最近,参加者間のパラメータ不均一性を説明する階層的MPTモデルを導入した。これらのモデルは,連続共変量によるMPTモデルパラメータにおける個体間差の選択的共変動を分析することによって,パラメータ検証の新しい可能性を提供する。新しいアプローチは,研究者が機能解離に関してパラメータ妥当性をテストすることを可能にし,ノモロジーネットワークにおける収束的妥当性と判別妥当性を含む。ここでは,擬似コンティンジェンシー推論に基づくステレオタイプ形成の領域における多次元ソースモニタリングモデルへの新しいアプローチを適用した。階層的BayesMPTモデルを用いて,個々のレベルでの特定のソース評価の指標として,ソース-ゲッシングパラメータの妥当性を試験した。最初に,ステレオタイプ形成(N=130)に関する実験データを分析し,著者らは,参加者を通してパラメータ不均一性を考慮しながら,偏ったソース-ゲッシングパラメータの以前の発見を複製した。第2に,条件付き推測パラメータとソース評価の連続直接測定の間の共変動の特異性を調べた。直接評価における個体間差は,特定のソース-ゲッシングパラメータにおける個体間差を予測し,その結果,それらのサブスタンティブ解釈を検証した。第3に,探索分析において,標準化された認知評価バッテリーからの認知性能測度と記憶パラメータおよび推測パラメータの関係を調べた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準化 ,  二次電池 ,  *コンティンジェンシー ,  高次元 ,  不均一性
準シソーラス用語： 鉛版 ,  独立変数 ,  モデルパラメータ ,  特異性 ,  *共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： パラメータ検証 ,  階層的MPT ,  連続共変量 ,  擬似連続性

分類 (1件)： 走行装置  (QG03040V)

タイトルに関連する用語 (9件)： 共変量 ,  解離 ,  MPT ,  モデル ,  パラメータ ,  検証 ,  偶発性 ,  推論 ,  応用