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Type: Journal article
Title: How to fit models of recognition memory data using maximum likelihood
Author: Dunn, J.
Citation: The International Journal of Psychological Research, 2010; 3(1):140-149
Publisher: University of San Buenaventura
Issue Date: 2010
ISSN: 2011-2084
Statement of
John C. Dunn
Abstract: The aim of this paper is to provide an introductory tutorial to how to fit different models of recognition memory using maximum likelihood estimation. It is in four main parts. The first part describes how recognition memory data is collected and analysed. The second part introduces four current models that will be fitted to the data. The third part describes in detail how a model is fit using maximum likelihood estimation. The fourth part examines how the fit of a model can be evaluated and the appropriate statistical test applied. = El propósito de este artículo es proveer un tutorial sobre cómo ajustar diferentes modelos de la memoria de reconocimiento usando estimación de máxima verosimilitud. El artículo presenta cuatro partes. Primero se describe cómo se analizan y obtienen datos en experimentos sobre la memoria de reconocimiento. En segundo lugar se presentan cuatro modelos recientes que serán ajustados a los datos. La tercera parte describe en detalle cómo se ajusta un modelo usando el procedimiento de estimación de máxima verosimilitud. Por último se examina cómo el modelo ajustado pueden ser evaluado y qué pruebas estadísticas pueden aplicarse para ello.
Keywords: Recognition memory; maximum likelihood estimation; signal detection theory; mixture models; high threshold models; Memoria de reconocimiento; estimación de máxima verosimilitud, teoría de detección de señales, modelos mixtos, modelos de umbral alto
Description: Spanish title: Cómo ajustar modelos de datos en experimentos sobre la memoria de reconcomiendo usando métodos de máxima verosimilitud Abstract and Keywords also in Spanish
Rights: Copyright status unknown
RMID: 0030006967
DOI: 10.21500/20112084.859
Grant ID:
Published version:
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