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Generalized processing tree models: Jointly modeling discrete and continuous variables
Heck, Daniel W.
;
Erdfelder, Edgar
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Kieslich, Pascal J.
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/s11336-018-9622-0
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URL:
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11336-0...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/325022582...
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2018
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Psychometrika
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Band/Volume:
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83
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Heft/Issue:
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4
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Seitenbereich:
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893-918
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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Springer Science + Business Media
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ISSN:
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0033-3123 , 1860-0980
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Sozialwissenschaften > Kognitive Psychologie u. Differentielle Psychologie (Erdfelder 2002-2019)
Außerfakultäre Einrichtungen > GESS - CDSS (SOWI)
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Fachgebiet:
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150 Psychologie
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Abstract:
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Multinomial processing tree models assume that discrete cognitive states determine observed response frequencies. Generalized processing tree (GPT) models extend this conceptual framework to continuous variables such as response times, process-tracing measures, or neurophysiological variables. GPT models assume finite-mixture distributions, with weights determined by a processing tree structure, and continuous components modeled by parameterized distributions such as Gaussians with separate or shared parameters across states. We discuss identifiability, parameter estimation, model testing, a modeling syntax, and the improved precision of GPT estimates. Finally, a GPT version of the feature comparison model of semantic categorization is applied to computer-mouse trajectories.
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Heck, Daniel W.
;
Erdfelder, Edgar
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Kieslich, Pascal J.
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Kieslich, Pascal J.
ORCID:
Heck, Daniel W.  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6302-9252, Erdfelder, Edgar ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1032-3981 and Kieslich, Pascal J. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0853-9364
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