「ドリフト拡散モデル」の版間の差分

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二つの選択に関する上記のモデルにおいて,各パラメータを固定した場合 (試行間変動は仮定しない場合),それぞれの選択肢を選ぶ確率,およびその反応時間の分布は次のように解析的に導出される (Ratcliff, 1978)。下側の境界 (0) に到達し,反応Bが起こる確率は,
二つの選択に関する上記のモデルにおいて,各パラメータを固定した場合 (試行間変動は仮定しない場合),それぞれの選択肢を選ぶ確率,およびその反応時間の分布は次のように解析的に導出される (Ratcliff, 1978)。下側の境界 (0) に到達し,反応Bが起こる確率は,


<math>\frac{e^{-2va/\sigma^2} – e^{-2vz/s^2}}{ e^{-2va/\sigma^2} – 1}</math>
<math> \frac{e^{-2 v a / \sigma^2} – e^{- 2 v z / \sigma^2}}{ e^{- 2 v a / \sigma^2} – 1}</math>


となる。ただしドリフト率<math>v</math>が0だった場合はこの確率は<math>1 – z/a </math>となる。さらに,反応Bが起こり,かつその反応時間が<math>T_{er}+t </math>となる条件付きの確率密度関数は
となる。ただしドリフト率<math>v</math>が0だった場合はこの確率は<math>1 – z/a </math>となる。さらに,反応Bが起こり,かつその反応時間が<math>T_{er}+t </math>となる条件付きの確率密度関数は
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