Mô hình "Tích lũy tuyến tính tuyến tính" (LBA) là một mô hình khá thành công cho hành vi của con người trong các nhiệm vụ quyết định đơn giản được tăng tốc. Donkin et al (2009, PDF ) cung cấp mã cho phép ước tính các tham số của mô hình được cung cấp dữ liệu hành vi của con người và tôi đã sao chép mã này (với một số thay đổi định dạng nhỏ) vào một ý chính ở đây . Tuy nhiên, tôi muốn thực hiện một sửa đổi dường như nhỏ cho mô hình nhưng tôi không chắc làm thế nào để đạt được sửa đổi này trong mã.
Để bắt đầu với mô hình chính tắc, LBA đại diện cho mỗi phản ứng thay thế như một đối thủ cạnh tranh trong một cuộc đua khá kỳ lạ để các đối thủ có thể khác nhau về các đặc điểm sau:
- Vị trí bắt đầu: điều này thay đổi từ cuộc đua này sang cuộc đua khác theo phân phối thống nhất giới hạn bởi U (0, X1).
- Tốc độ: tốc độ này được giữ không đổi trong một cuộc đua nhất định (không tăng tốc) nhưng thay đổi từ cuộc đua này sang cuộc đua khác theo phân phối Gaussian được xác định bởi N (X2, X3)
- Kết thúc vị trí dòng (X4)
Do đó, mỗi đối thủ cạnh tranh có bộ giá trị riêng cho X1, X2, X3 và X4.
Cuộc đua được lặp lại nhiều lần, với người chiến thắng và thời gian của họ được ghi lại sau mỗi cuộc đua. Một hằng số của X5 được thêm vào mỗi lần chiến thắng.
Bây giờ, sửa đổi tôi muốn thực hiện là hoán đổi sự biến đổi ở điểm bắt đầu thành vạch kết thúc. Đó là, tôi muốn điểm bắt đầu bằng 0 cho tất cả các đối thủ và tất cả các chủng tộc, do đó loại bỏ X1, nhưng tôi muốn thêm một tham số, X6, chỉ định kích thước của phạm vi phân phối đồng đều tập trung vào X4 mà mỗi đối thủ cạnh tranh dòng kết thúc được lấy mẫu cho mỗi cuộc đua. Trong mô hình này, sau đó, mỗi đối thủ cạnh tranh sẽ có các giá trị cho X2, X3, X4 và X6 và chúng tôi vẫn có giá trị đối thủ cạnh tranh cho X5.
Tôi sẽ rất biết ơn nếu có ai sẵn sàng giúp đỡ việc này.
Ồ, và để cung cấp ánh xạ từ các tham số có tên "X" được mô tả ở trên đến các tên biến được sử dụng bởi mã LBA mà tôi đã liên kết: X1 = x0max; X2 = trôi dạt; X3 = sddrift; X4 = chi; X5 = Ter.