MATLAB模型拟合与置信倍数替代实现指南

资源摘要信息:"该存储库包含了MATLAB代码及相关数据，用于在决策制定中处理具有多种选择的置信度报告，并违反了贝叶斯置信度假设。Li HH和Ma WJ在2020年的研究中发表了相关论文，存储库中的代码可以根据用户选择对三种主要模型进行拟合，代码中包含了一个名为wrapper_fitmodel.m的脚本，用于运行优化过程，并调用fitmodel_on_individual.m来设置并开始优化过程。" 1. MATLAB拟合差值与置信度报告 在数据分析和统计模型中，拟合差值通常指模型对观测数据的拟合程度，即模型预测值与实际观测值之间的差异。在决策制定的研究中，特别是在涉及到置信度报告的情境下，拟合差值成为了衡量模型准确性的重要指标。置信度报告是指参与者根据自己的信念或信心水平给出的决策报告，研究者通过对这些报告的分析来了解决策过程中的置信水平与实际决策之间的关系。 2. 置信倍数替代与贝叶斯置信度假设 贝叶斯置信度假设通常是在概率统计中使用的一种假设，即通过统计方法得到的置信区间可以作为参数未知的真实值的范围的不确定性度量。在该存储库的研究背景下，置信倍数替代可能指的是在进行决策制定的研究时，用置信度报告来替代传统的贝叶斯置信度假设，即研究者可能发现传统的置信度报告在某些情况下并不符合贝叶斯理论的假设，因此提出了新的模型或理论来描述这种现象。 3. MATLAB代码与模型拟合 该存储库中的MATLAB代码是为了拟合数据到三种主要模型。在模型拟合的过程中，通过调用wrapper_fitmodel.m脚本来运行整个优化流程。这个脚本允许用户选择合适的模型、实验和主题来进行拟合。拟合过程通常涉及到参数估计、损失函数的最小化以及可能的交叉验证等多种统计技术。wrapper_fitmodel.m脚本可能包含了对数据预处理、模型初始化和优化算法选择等步骤，以确保拟合过程的顺利进行。 4. 实验数据的结构与变量含义 存储库中包含的数据以.mat文件格式保存，并且每个参与者的数据都保存在独立的文件中。这些数据被组织在结构变量trl中，其中包含了多个字段，这些字段代表了逐项试验的详细信息。这些字段包括： - trl.config：包含了实验的配置信息，例如刺激的分布情况。 - trl.estC：记录了参与者的信心报告，可能以某种数值形式反映了参与者在决策时的信心水平。 - trl.estD：记录了参与者的类别决策，即参与者最终作出的选择。 - trl.target_x与trl.target_y：分别表示了目标点在水平和垂直位置上的坐标。 - trl.theta：提供了最左侧类别的颜色信息，以弧度为单位的角度表示，用于颜色的量化分析。 5. 模型优化与评估 在使用wrapper_fitmodel.m执行模型拟合后，用户可以利用得到的拟合结果来评估模型的性能。评估通常涉及到检查模型预测与实际数据之间的拟合程度，可能包括残差分析、拟合优度检验等。此外，存储库中提到的BADS或patternsearch指的是可能用到的优化算法，这些算法用于在模型参数空间中搜索最优解。 6. 研究论文引用与学术贡献 存储库中特别提到，在使用数据或代码时，用户应当引用Li HH和Ma WJ在2020年发表于自然通讯的论文。这篇论文不仅为存储库的背景和方法提供了学术依据，也为该研究领域提供了重要的学术贡献，特别是在置信度报告和决策制定的跨学科研究中。