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J-GLOBAL ID：202102241376558798   整理番号：21A0240799

ドリフト拡散モデルの試験【JST・京大機械翻訳】

Testing the drift-diffusion model

著者 (4件)： Fudenberg Drew (Department of Economics, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139) ,  Newey Whitney (Department of Economics, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139) ,  Strack Philipp (Department of Economics, Yale University, New Haven, CT 06520) ,  Strzalecki Tomasz (Department of Economics, Harvard University, Cambridge, MA 02138)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 117  号： 52  ページ： 33141-33148  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドリフト拡散モデル(DDM)は,拡散信号による逐次サンプリングのモデルであり,そこでは,意思決定者が,そのプロセスが,上限またはより低い阻止境界のいずれかをヒットするまで証拠を蓄積し,次に,その境界に対応する代替案を停止し,選択する。知覚タスクにおいて,プロセスのドリフトは,選択が客観的に正しいが,消費タスクにおいて,ドリフトは代替案の相対的アピールに関連している。DDMの最も単純なバージョンは,停止境界が時間とともに一定であると仮定する。より最近では,多くの論文が,データをよりよく適合させるために,非一定の境界を使用した。本論文は,一般的で非一定の境界を有するDDMsのための統計的試験を提供した。副産物として,ドリフトと境界が一意的に同定されることを示した。この条件を用いて,ドリフトと境界をノンパラメトリックに推定し,有限サンプルに基づく試験統計量を構築した。Copyright 2021 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ドリフト ,  ノンパラメトリック法 ,  統計量 ,  意思決定者
準シソーラス用語： *ドリフト拡散 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 応答時間 ,  ドリフト拡散モデル ,  統計的試験

分類 (1件)： 進化論一般  (EC03010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ドリフト拡散 ,  モデル ,  試験