hddm:HDDM是一个python模块，可实现漂移扩散模型的分级贝叶斯参数估计（通过PyMC）

介绍 作者： Thomas V. Wiecki，Imri Sofer，Mads L.Pedersen，Michael J.Frank 接触： ， ， ， 网站： Github： 邮件列表： 版权： 该文档已放置在公共领域。 执照： HDDM是根据BSD 2许可证发行的。 版本： 0.7.8 目的 HDDM是用于漂移扩散模型（通过PyMC）的分层贝叶斯参数估计的python工具箱。 漂移扩散模型被广泛用于心理学和认知神经科学中以研究决策。 查看有关如何入门的。 可以在下面以及部分和找到更多信息。 特征 使用DDM参数的分层贝叶斯估计（通过PyMC）允许同时估计主题和组参数，其中假定单个主题是从组分布中得出的。 因此，与使用个别受试者最大可能性（即DMAT或fast-dm ）的其他方法相比，当测量的RT值较少时，HDDM应产生更好的估计。 针对速度进行了高度优