贝叶斯估计的Matlab代码-HMeta-d：层次元模型

简介：
贝叶斯估计的Matlab代码-HMeta-d提供了一种基于层次元模型进行贝叶斯估计的方法。该工具箱适用于复杂数据结构下的参数估计，尤其在医学影像分析中表现出色。通过HMeta-d框架，用户能够利用先验知识有效提升模型预测准确性，并支持大规模数据分析需求。 贝叶斯估计matlab代码HMeta-d分层meta-d模型（HMeta-d）是由史蒂夫·弗莱明开发的MATLAB工具箱，在一个分层贝叶斯框架中实现了Maniscalco与Lau于2012年提出的meta-d模型。该工具箱结合了Matlab和JAGS，后者是一种用于任意贝叶斯模型进行MCMC推理的程序。提供了有关方法及在分层贝叶斯框架下估算meta-d的优势的信息。 为了更好地理解贝叶斯认知模型，请参考Lee与Wagenmakers所著《贝叶斯认知模型：实践课程》。该HMeta-d模型基于Michael Lee关于1类SDT参数的贝叶斯估计的工作成果，设计为用户无需编写大量代码即可直接使用，并且数据格式与Maniscalco和Lau工具箱一致，便于两者之间的切换比较。 需要注意的是，在运行MATLAB代码之前，请确保已安装JAGS（一种类似于BUGS的MCMC语言）。为了使该程序正常工作，您需要安装JAGS 3.4.0版本而非其他版本。