Con la ayuda de otros paquetes, he estimado los parámetros del modelo Drift Diffusion de mis datos. Ahora, quiero estimar los tiempos de respuesta pronosticados (o reales) para cada observación con la ayuda de parámetros estimados. Al leer el manual , tuve la sensación de que la ddiffusionfunción estima (predice) los tiempos de respuesta reales, básicamente utilicé este código para mis propios fines:
dd1<-ddiffusion(data$rt , data$resp,a=2.16,v=1.12,t0=0.36,z=0.51).
¿Esta función me da el tiempo de respuesta real (previsto) para cada observación?
No estoy muy familiarizado con este paquete, pero según el manual (negrita y cursiva agregadas):
ddiffusion da la densidad, pdiffusion da la función de distribución, qdiffusion da la función cuantil (es decir, RT pronosticados) , y rdiffusion genera tiempos de respuesta y decisiones aleatorias (devolviendo un marco de datos con columnas rt (numérico) y respuesta (factor)).
Entonces, parece que si desea tiempos de reacción pronosticados, debe usar la función qdiffusion (pero tenga en cuenta que es una función cuantil).
Las funciones estiman los parámetros de la distribución. Si lo entiendo correctamente, desea hacer predicciones individuales; estas requieren una variable predictora en el sentido de un modelo de regresión. (Perdón por la respuesta tardía, me topé con la pregunta)
samir
mflo-Adiós
samir
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