A simple method for comparing complex models: Bayesian model comparison for hierarchical multinomial processing tree models using Warp-III bridge sampling

DOI:	https://doi.org/10.1007/s11336-018-9648-3
URL:	https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11336...
Weitere URL:	https://www.researchgate.net/publication/329224895...
Dokumenttyp:	Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr:	2019
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Psychometrika
Band/Volume:	84
Heft/Issue:	1
Seitenbereich:	261-284
Ort der Veröffentlichung:	New York, NY
Verlag:	Springer Science + Business Media
ISSN:	0033-3123 , 1860-0980
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Außerfakultäre Einrichtungen > GESS - CDSS (SOWI) Fakultät für Sozialwissenschaften > Kognitive Psychologie (Seniorprofessur) (Erdfelder 2019-)
Fachgebiet:	150 Psychologie
Abstract:	Multinomial processing trees (MPTs) are a popular class of cognitive models for categorical data. Typically, researchers compare several MPTs, each equipped with many parameters, especially when the models are implemented in a hierarchical framework. A Bayesian solution is to compute posterior model probabilities and Bayes factors. Both quantities, however, rely on the marginal likelihood, a high-dimensional integral that cannot be evaluated analytically. In this case study, we show how Warp-III bridge sampling can be used to compute the marginal likelihood for hierarchical MPTs. We illustrate the procedure with two published data sets and demonstrate how Warp-III facilitates Bayesian model averaging.

Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.

BASE: Gronau, Quentin F. ; Wagenmakers, Eric-Jan ; Heck, Daniel W. ; Matzke, Dora

Google Scholar: Gronau, Quentin F. ; Wagenmakers, Eric-Jan ; Heck, Daniel W. ; Matzke, Dora

ORCID: Gronau, Quentin F., Wagenmakers, Eric-Jan, Heck, Daniel W.

and Matzke, Dora

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