Bietet dieses rdists-Paket die tatsächliche (vorhergesagte) Reaktionszeit für jede Beobachtung?

Mit Hilfe anderer Pakete habe ich Drift-Diffusion-Modellparameter meiner Daten geschätzt. Jetzt möchte ich die vorhergesagten (oder tatsächlichen) Reaktionszeiten für jede Beobachtung mit Hilfe von geschätzten Parametern schätzen. Als ich das Handbuch durchgegangen bin, habe ich ein Gefühl dafür bekommen, dass die ddiffusionFunktion die tatsächlichen Antwortzeiten schätzt (vorhersagt), im Grunde habe ich diesen Code für meine eigenen Zwecke verwendet:

dd1<-ddiffusion(data$rt , data$resp,a=2.16,v=1.12,t0=0.36,z=0.51).

Gibt mir diese Funktion die tatsächliche (vorhergesagte) Reaktionszeit für jede Beobachtung?

Antworten (2)

Nicht sehr vertraut mit diesem Paket, aber per Handbuch (fett und kursiv hinzugefügt):

ddiffusion gibt die Dichte an, pdiffusion gibt die Verteilungsfunktion an, qdiffusion gibt die Quantilfunktion an (dh vorhergesagte RTs) und rdiffusion generiert zufällige Antwortzeiten und Entscheidungen (gibt einen data.frame mit den Spalten rt (numerisch) und Antwort (Faktor) zurück).

Wenn Sie also vorhergesagte Reaktionszeiten wünschen, sollten Sie die qdiffusion-Funktion verwenden (beachten Sie jedoch, dass es sich um eine Quantilfunktion handelt).

Mfloren, danke für den Beitrag. Wenn ich qdiffusion ausführe, gibt es beispielsweise 2,27 zurück, wenn die beobachtete Antwortzeit 0,62 beträgt. Es macht keinen Sinn, da die vorhergesagte RT nicht höher sein kann als die beobachtete RT.
@Samir Die qdiffusion gibt Quantile der vorhergesagten Werte an, basierend auf "Minimieren der absoluten Differenz zwischen der gewünschten Wahrscheinlichkeit und dem von der pdiffusion zurückgegebenen Wert mit der Optimierung". Hatten Sie Gelegenheit, die Beispiele in der Dokumentation durchzusehen? Von dort kommen all diese Informationen.
Ja, ich lese ständig die Anleitung. Anscheinend muss ich mehr Zeit dafür aufwenden. Vielen Dank
@Samir Gern geschehen. Ich bin keineswegs ein Experte für dieses Paket, und vielleicht können andere eine zufriedenstellendere Antwort geben. Ich werde meine aktualisieren, um das aufzunehmen.

Die Funktionen schätzen die Parameter der Verteilung. Wenn ich Sie richtig verstehe, wollen Sie individuelle Vorhersagen treffen – diese benötigen eine Prädiktorvariable im Sinne eines Regressionsmodells. (sorry für die späte Antwort, bin gerade über die Frage gestolpert)

Danke - schätzen Sie Ihren Beitrag!
Bietet dieses rdists-Paket die tatsächliche (vorhergesagte) Reaktionszeit für jede Beobachtung?
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