具有相关变量的期望形成-研究论文

我们通过实验研究人们如何形成对相关变量的期望。 受试者预测时间序列变量 A。在基线治疗中，受试者仅观察 A 的过去值。在相关治疗中，他们另外观察信息相关变量 B。我们新颖的实验设计确保 A 在不同治疗中具有同等可预测性。 受试者在相关处理中的准确度明显较低，这与贝叶斯学习不一致。 受试者对新闻的React不对称，对 A React过度但对 B React不足，并且他们在相关治疗中表现出整体React不足。 我们的研究结果可能部分解释了为什么React不足和过度React在该领域共存。