Интересное сегодня
Влияние физического и эмоционального насилия на интернет-зав...
Введение Исследование направлено на изучение связи между физическим и эмоциональным насилием (физиче...
Как начать вести журнал для психического здоровья
ВведениеВедение журнала стало невероятно популярным, и не зря – это отличный способ понять свои проб...
Кто такой омниверт? Значение и основные черты личности
Кто такой омниверт? Омниверт — это человек, который сочетает в себе крайние проявления экстраверсии ...
Собаки и звукозаписывающие панели: осмысленное общение с люд...
ВведениеНовое исследование из Калифорнийского университета в Сан-Диего показывает, что собаки, обуче...
Как поведенческая биометрия помогает измерить использование ...
Введение Современные данные о влиянии использования мобильных устройств на здоровье и развитие детей...
Как психологическое благополучие влияет на память в среднем ...
Новое 16-летнее исследование более 10,000 взрослых показывает, что высокий уровень психологического ...
Введение
Способность человека выявлять причинно-следственные связи на основе наблюдательных данных — ключевой вопрос когнитивной науки. Предыдущие исследования показали, что модель pARIs наиболее точно описывает человеческие оценки причинности для бинарных переменных. В данной работе мы расширяем pARIs для многозначных переменных и предлагаем новую модель — pARIsmean.
Методология
Мы провели когнитивный эксперимент с участием 63 человек, где участники оценивали силу влияния многозначных причин на бинарные исходы. Было предложено шесть кандидатов в модели-расширения pARIs, включая pARIsmerge, pARIsmean и другие. Для анализа использовались:
- Критерий AICc и BIC
- Коэффициент корреляции Пирсона
«pARIsmean демонстрирует наилучшее соответствие экспериментальным данным (r = 0.976), что указывает на ее высокую описательную силу»
Заключение
Модель pARIsmean подтвердила свою эффективность как:
- Описательная модель человеческих суждений
- Надежный estimator взаимной информации при малых выборках
Результаты согласуются с принципом рационального анализа: человеческое мышление оптимизировано для работы с редкими событиями и ограниченными данными.