因果强度推理的贝叶斯模型综述

发布时间：2017-10-22 05:10

  本文关键词：因果强度推理的贝叶斯模型综述

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【摘要】：因果强度推理的贝叶斯模型以因果协变关系、贝叶斯定理和因果图形模型为基础,借助蒙特卡洛算法实现模型对被试因果强度估计的预测。通过选用不同的先验分布、似然函数、蒙特卡洛取样方法和基于后验分布的预测方法,因果强度推理的贝叶斯模型可以精确预测很多以往模型不能解释的实验结果,并对被试的推理过程提出有价值的见解,还可推广到对因果结构判断的预测和对多原因(结果)交互作用的解释;但需要在如何选择先验分布和似然函数、解释被试如何表征与作答、扩大单个模型解释范围和简化计算等方面继续完善。
【作者单位】： 江西科技师范大学教育学院;宜春学院心理教育中心;江西师范大学心理学院江西省心理与认知科学重点实验室;
【关键词】： 因果强度推理 贝叶斯模型 先验分布 综述
【基金】：江西省教育科学十二五规划重点课题(14ZD3L017) 江西省社会科学规划项目(12JY08) 国家自然科学基金项目(31460252)
【分类号】：B842
【正文快照】： 3.江西师范大学心理学院,江西省心理与认知科学重点实验室,南昌330022)因果推理的贝叶斯模型是认知计算心理物理学方法在因果推理领域的实践(Lu,Yuille,Liljeholm,Cheng,Holyoak,2008),是贝叶斯推断统计与因果推理理论相结合获得的先进的研究成果。贝叶斯推断统计是与经典推

【共引文献】

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本文编号：1076867