BayesianDurationDiscrimination:持续时间歧视的分层贝叶斯建模

持续时间歧视的分层贝叶斯建模 该项目是针对Boğaziçi大学的Ali Taylan Cemgil开设的贝叶斯统计和机器学习课程进行的，并作为小组项目重新实施。 该项目的参考文件是加利福尼亚大学欧文分校的迈克尔·李（Michael Lee）撰写的“认知建模中的贝叶斯方法”。 可以在上找到Michael Lee的代码和数据。 在该项目中，使用了MATJAGS（MATLAB JAGS接口）。 作为一种推断方法，JAGS中使用了MCMC系列中的Gibbs采样算法。 为了选择更好的模型，实施了Savage-Dickey方法，这在认知心理学文献中经常使用。 通常，由Michael Lee实施的项目比我们实施的模型更多。 我们已实现的模型用于： 评估信息似然函数的先验和模糊先验 寻找试验之间的顺序影响 寻找污染物试验 选择似然函数（使用潜在混合方法） 评估个体差异（使用分层贝叶斯建模） 预