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贝叶斯推断在心理学中的应用,第三部分:非标准模型中的参数估计。

Bayesian inference for psychology, part III: Parameter estimation in nonstandard models.

机构信息

University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.

University of Groningen, Groningen, Netherlands.

出版信息

Psychon Bull Rev. 2018 Feb;25(1):77-101. doi: 10.3758/s13423-017-1394-5.

DOI:10.3758/s13423-017-1394-5
PMID:29134543
Abstract

We demonstrate the use of three popular Bayesian software packages that enable researchers to estimate parameters in a broad class of models that are commonly used in psychological research. We focus on WinBUGS, JAGS, and Stan, and show how they can be interfaced from R and MATLAB. We illustrate the use of the packages through two fully worked examples; the examples involve a simple univariate linear regression and fitting a multinomial processing tree model to data from a classic false-memory experiment. We conclude with a comparison of the strengths and weaknesses of the packages. Our example code, data, and this text are available via https://osf.io/ucmaz/ .

摘要

我们展示了三个流行的贝叶斯软件包的使用方法,这些软件包使研究人员能够估计在心理研究中常用的广泛模型类中的参数。我们专注于 WinBUGS、JAGS 和 Stan,并展示了如何从 R 和 MATLAB 中接口它们。我们通过两个完整的示例说明了这些软件包的用法;这些示例涉及简单的单变量线性回归和将多项处理树模型拟合到经典错误记忆实验的数据。最后,我们比较了这些软件包的优缺点。我们的示例代码、数据和本文可通过 https://osf.io/ucmaz/ 获得。

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