Mac 上のMATLABで作った実験プログラムを,Windows上で動かす。
1) MATLABをやはり使うなら，なぜかキー入力が誤作動（？）するので，これらをOFFにする。
cf. 2 キーボード入力 - Psychtoolboxをがんばる：心理学、実験、プログラミング
あとは，KbDemoでキーコードを確認，変更する。
2) Octaveで同様に試みたが，画面が出ない。そこで，
octave matlab 違い screen - Google 検索
Octaveでは, Screenとscreenが異なる（小文字は区別される）
ほかいくつか。
画像の一部を切り取る。
1) .tif 形式のファイルを用いる。
2) imread() のパラメータで、
'PixelRegion', {ROWS, COLS} を指定する。
cf.
http://www.mathworks.co.jp/help/techdoc/ref/imread.html
精神測定関数の適合度
>> help PAL_PFML_GoodnessOfFit
PAL_PFML_GoodnessOfFit Determine Goodness-of-Fit of psychometric
function (PF) using method in Wichmann & Hill, 2001, Perception &
Psychophysics, 63, 1293-1313.
：
Output:
'Dev': Deviance (transformed likelihood ratio comparing fit of
psychometric function to fit of saturated model) ----> Wichmann & Hill, 2001, p.1303 参照
'pDev': proportion of the B Deviance values from simulations that were
greater than Deviance value of data. The greater the value of pDev,
the better the fit.
初期値をきめるために。
>> help PAL_PFML_Fit
PAL_PFML_Fit Fit a psychometric function to data using a Maximum
Likelihood criterion.
：
'searchGrid': Either a 1x4 vector containing initial guesses for free
parametervalues and fixed values for fixed parameters [threshold
slope guess-rate lapse-rate] or a structure with vector fields
.alpha, .beta, .gamma, .lambda collectively defining a 4D parameter
grid through which to perform a brute-force search for initial
guesses (using PAL_PFML_BruteForceFit). Fields for fixed parameters
should be scalars equal to the fixed value. Note that choices made
here have a large effect on processing time and memory usage.
'paramsFree': 1x4 vector coding which of the four parameters in
paramsValue are free parameters and which are fixed parameters
(1: free, 0: fixed).
：
Full example:
options = optimset('fminsearch');
PF = @PAL_Logistic;
StimLevels = [-3:1:3];
NumPos = [55 55 66 75 91 94 97]; %observer data
OutOfNum = 100.*ones(size(StimLevels));
searchGrid.alpha = [-1:.01:1]; %structure defining grid to <--- この部分以下で範囲を設定
searchGrid.beta = 10.^[-1:.01:2]; %search for initial values
searchGrid.gamma = .5;
searchGrid.lambda = [0:.005:.06];
%or (not advised):
% searchGrid = [0 1 .5 0.01]; %Guesses
paramsFree = [1 1 0 1]
：
PalamedesのDemoから、PAL_PFML_Demoを試す。
PAL_PFML_Demo Demonstrates use of Palamedes functions to (1) fit a Psychometric Function to some data using a Maximum Likelihood criterion, (2) determine standard errors of free parameters using a bootstrap procedure and (3) determine the goodness-of-fit of the fit.
Parametric Bootstrap を指定。以下結果。
Fitting function.....
done:
Threshold estimate: 0.0584
Slope estimate: 66.4521
Determining standard errors.....
done:
Standard error of Threshold: 0.0036
Standard error of Slope: 11.1454
Determining Goodness-of-fit.....
done:
Deviance: 7.9773
p-value: 0.0900
Elapsed time is 21.034485 seconds.
元データは以下のように指定。
%Stimulus intensities
StimLevels = [0.01 0.03 0.05 0.07 0.09 0.11];
%Number of positive responses (e.g., 'yes' or 'correct' at each of the
% entries of 'StimLevels'
NumPos = [45 55 72 85 91 100];
%Number of trials at each entry of 'StimLevels'
OutOfNum = [100 100 100 100 100 100];
精神物理学的データから、精神測定関数を導くためのPsignifit 以外の方法。
Palamedes
Prins, N & Kingdom, F. A. A. (2009) Palamedes: Matlab routines for analyzing psychophysical data. http://www.palamedestoolbox.org
その他 Rなど。
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