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Bayesian estimation yields anti-Weber variability
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AI
DOI：10.1093/pnasnexus/pgaf275.png)
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摘要
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心理物理学的一个经典结果是，人类知觉估计值对于较大的量级具有更大的变异性。然而，这种韦伯行为通常并非贝叶斯范式的重点。在此，我们考察贝叶斯观察者与人类被试之间的变异性。在两项预注册实验中，我们在数量估计任务中操纵先验分布和奖励函数。当较大的数量更频繁或更具奖励性时，贝叶斯观察者表现出反韦伯行为，即较大的量级产生更不具变异性的反应。人类被试表现出类似的模式，从而打破了心理物理学中长期存在的一个结果。尽管如此，被试的反应最好由对数量进行对数编码来再现，这是费希纳的一项提议，通常被认为可解释韦伯行为。因此，我们获得了反韦伯行为与费希纳编码的结合。我们的结果表明，变异性增加可能主要归因于自然先验的偏度。
Keyword:
PRIOR PROBABILITY
MODEL SELECTION
FECHNER LAW
POWER LAWS
DISTRIBUTIONS
MAGNITUDE
FREQUENCY
NUMBERS
SCALE
期刊
P
IF:
3.8
论文数:
2.2K
被引数:
3.2K
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