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Comparing Eight Parameter Estimation Methods for the Ratcliff Diffusion Model Using Free Software

机译：使用自由软件比较八个参数估计方法对Ratcliff扩散模型的八个参数估计方法

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The Ratcliff Diffusion Model has become an important and widely used tool for the evaluation of psychological experiments. Concurrently, numerous programs and routines have appeared to estimate the model's parameters. The present study aims at comparing some of the most widely used tools with special focus on freely available routines (i.e., open source). Our simulations show that (1) starting point and non-decision time were recovered better than drift rate, (2) the Bayesian approach outperformed all other approaches when the number of trials was low, (3) the Kolmogorov-Smirnov and $chi^2$ approaches revealed more bias than Bayesian or Maximum Likelihood based routines, and (4) EZ produced substantially biased estimates of threshold separation, non-decision time and drift rate when starting point z $eq a/2$. We discuss the implications for the choice of parameter estimation approaches for real data and suggest that if biased starting point cannot be excluded, EZ will produce deviant estimates and should be used with great care.
机译：Ratcliff扩散模型已成为评估心理实验的重要和广泛使用的工具。同时，似乎估计了许多程序和例程来估计模型的参数。本研究旨在将一些最广泛使用的工具进行了比较，特别关注自由可用的例程（即开源）。我们的模拟表明，（1）出发点和非决定时间比漂移率更好，（2）当试验的数量低，（3）Kolmogorov-Smirnov和$ Chi时，贝叶斯方法表现优于所有其他方法^ 2 $方法显示比贝叶斯或最大基于似然的差异更多的偏见，并且（4）EZ在起始点Z $ NEQ A / 2 $时产生的阈值分离，非决定时间和漂移率的大致偏置估计。我们讨论了对真实数据的参数估计方法的选择的影响，并表明如果不能排除偏见的起点，EZ将产生差异估计，应优质地使用。

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