层次元模型的贝叶斯估计Matlab代码：HMeta-d

贝叶斯估计matlab代码HMeta-d 分层meta-d'模型（HMeta-d） 史蒂夫·弗莱明（Steve Fleming） 这个MATLAB工具箱使用Matlab和JAGS在一个分层贝叶斯框架中实现了meta-d'模型（Maniscalco＆Lau，2012），Matlab和JAGS是一种在任意贝叶斯模型上进行MCMC推理的程序。 此处提供了有关方法的详细信息以及在分层贝叶斯框架中估算meta-d'的优势的详细信息。 有关贝叶斯认知模型的更一般介绍，请参见Lee＆Wagenmakers，《贝叶斯认知模型：实践课程》。 该模型基于Michael Lee在1类SDT参数的贝叶斯估计上的工作： 该代码旨在“开箱即用”地工作，而无需用户编写太多代码，它以与Maniscalco＆Lau的工具箱相同的格式接收数据，从而可以轻松地在两者之间进行切换和比较。 首先，您需要首先确保JAGS（类似于BUGS的MCMC语言）已安装在计算机上。 请参阅此处以获取更多详细信息： 请注意，matjags和JAGS 4.X之间存在重新兼容性问题，要运行MATLAB代码，您将需要安装JAGS 3.4.0，而不是