کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5071758 | 1477077 | 2013 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Evaluating case-based decision theory: Predicting empirical patterns of human classification learning
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی نظریه تصمیم مبتنی بر مورد: پیش بینی الگوهای تجربی از یادگیری طبقه بندی انسانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
اقتصاد، اقتصادسنجی و امور مالی
اقتصاد و اقتصادسنجی
چکیده انگلیسی
We find: (1) The choice behavior of this program (and therefore case-based decision theory) correctly predicts the empirically observed relative difficulty of problems and speed of learning in human data. (2) 'Similarity' (how CBDT decision makers extrapolate from memory) is decreasing in vector distance, consistent with evidence in psychology (Shepard, 1987). (3) The best-fitting parameters suggest humans aspire to an 80-85% success rate, and humans may increase their aspiration level during the experiment. (4) Average similarity is rejected in favor of additive similarity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Games and Economic Behavior - Volume 82, November 2013, Pages 52-65
Journal: Games and Economic Behavior - Volume 82, November 2013, Pages 52-65
نویسندگان
Andreas Duus Pape, Kenneth J. Kurtz,