Searching for the Approximation Method used to Perform rationaL inference by INdividuals and Groups

Projektinformationen

SAMPLING

ID Finanzhilfevereinbarung: 817492

DOI

10.3030/817492

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 25 Januar 2019

Startdatum 1 April 2019

Enddatum 30 September 2024

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 928 168,75

EU-Beitrag

€ 1 928 168,75

Koordiniert durch

UNIVERSITY OF WARWICK
United Kingdom

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (13)

The Autocorrelated Bayesian Sampler: A Rational Process for Probability Judgments, Estimates, Confidence Intervals, Choices, Confidence Judgments, and Response Times

Autoren: Jian-Qiao Zhu, Joakim Sundh, Jake Spicer, Nick Chater, Adam N. Sanborn
Veröffentlicht in: Psychological Review, 2023, ISSN 0033-295X
Herausgeber: American Psychological Association
DOI: 10.1037/rev0000427

Explaining the Flaws in Human Random Generation as Local Sampling with Momentum

Autoren: Lucas Castillo, Pablo Leon-Villagra, Nick Chater, Adam N Sanborn
Veröffentlicht in: PLoS Computational Biology, 2023, ISSN 1553-734X
Herausgeber: Public Library of Science
DOI: 10.31234/osf.io/np6hd

Perceptual and Cognitive Judgments Show Both Anchoring and Repulsion

Autoren: Jake Spicer; Jian-Qiao Zhu; Nick Chater; Adam N. Sanborn
Veröffentlicht in: Psychological Science, Ausgabe 4, 2022, ISSN 1467-9280
Herausgeber: Sage Publications Ltd.
DOI: 10.1177/09567976221089599

REFRESH: A new approach to modeling dimensional biases in perceptual similarity and categorization.

Autoren: Adam N. Sanborn, Katherine Heller, Joseph L. Austerweil, Nick Chater
Veröffentlicht in: Psychological Review, 2021, ISSN 0033-295X
Herausgeber: American Psychological Association
DOI: 10.1037/rev0000310

Confirmation bias emerges from an approximation to Bayesian reasoning

Autoren: Charlie Pilgrim, Adam Sanborn, Eugene Malthouse, Thomas T. Hills
Veröffentlicht in: Cognition, Ausgabe 245, 2024, Seite(n) 105693, ISSN 0010-0277
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cognition.2023.105693

A unified explanation of variability and bias in human probability judgments: how computational noise explains the mean-variance signature

Autoren: Sundh, J., Zhu, J-Q., Chater, Nick and Sanborn, Adam N.
Veröffentlicht in: Journal of Experimental Psychology: General, 2023, ISSN 0096-3445
Herausgeber: American Psychological Association
DOI: 10.1037/xge0001414

Understanding the Structure of Cognitive Noise

Autoren: Jian-Qiao Zhu; Pablo León-Villagrá; Nick Chater; Adam N. Sanborn
Veröffentlicht in: PLoS Computational Biology, Ausgabe 1, 2022, ISSN 1553-7358
Herausgeber: Public Library of Science
DOI: 10.31234/osf.io/qfyzw

Probabilistic Biases Meet the Bayesian Brain

Autoren: Nick Chater, Jian-Qiao Zhu, Jake Spicer, Joakim Sundh, Pablo León-Villagrá, Adam Sanborn
Veröffentlicht in: Current Directions in Psychological Science, Ausgabe 29/5, 2020, Seite(n) 506-512, ISSN 0963-7214
Herausgeber: SAGE Publications
DOI: 10.1177/0963721420954801

A dilution effect without dilution: When missing evidence, not non-diagnostic evidence, is judged inaccurately

Autoren: Adam N. Sanborn, Takao Noguchi, James Tripp, Neil Stewart
Veröffentlicht in: Cognition, Ausgabe 196, 2020, Seite(n) 104110, ISSN 0010-0277
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cognition.2019.104110

The Bayesian sampler: Generic Bayesian inference causes incoherence in human probability judgments.

Autoren: Jian-Qiao Zhu, Adam N. Sanborn, Nick Chater
Veröffentlicht in: Psychological Review, 2020, ISSN 0033-295X
Herausgeber: American Psychological Association
DOI: 10.1037/rev0000190

How do people predict a random walk? Lessons for models of human cognition.

Autoren: Jake Spicer, Jian-Qiao Zhu, Nick Chater, Adam N. Sanborn
Veröffentlicht in: Psychological Review, Ausgabe 131, 2024, Seite(n) 1069-1113, ISSN 0033-295X
Herausgeber: American Psychological Association
DOI: 10.1037/rev0000493

Clarifying the relationship between coherence and accuracy in probability judgments

Autoren: Zhu, Jian-Qiao, Newall, Philip W. S., Sundh, Joakim, Chater, Nick, Sanborn, Adam N.
Veröffentlicht in: Cognition, Ausgabe 223, 2022, Seite(n) 105022, ISSN 0010-0277
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cognition.2022.105022

Repeated risky choices become more consistent with themselves but not expected value, with no effect of matched trial order

Autoren: Jake Spicer, Timothy L. Mullett, Adam N. Sanborn
Veröffentlicht in: Judgment and Decision Making, Ausgabe 19, 2024, ISSN 1930-2975
Herausgeber: Society for Judgment and Decision Making
DOI: 10.1017/jdm.2023.41

Conference proceedings (2)

Local Sampling with Momentum Accounts for Human Random Sequence Generation

Autoren: Lucas Castillo, Pablo León-Villagrá, Nick Chater, and Adam Sanborn
Veröffentlicht in: Proceedings of the 43rd Annual Conference of the Cognitive Science Society, 2021
Herausgeber: Cognitive Science Society

Eliciting human beliefs using random generation

Autoren: Leon-Villagra, Pablo, Castillo, Lucas, Chater, Nick and Sanborn, Adam N.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 44th Annual Meeting of the Cognitive Science Society: Cognitive Diversity, 2022, Seite(n) 2000-2006
Herausgeber: Cognitive Science Society

Book chapters (3)

Approximating Bayesian inference through internal sampling

Autoren: Sundh, Joakim, Sanborn, Adam N., Zhu, Jian-Qiao, Spicer, Jake, León-Villagrá, Pablo, Chater, Nick
Veröffentlicht in: Sampling in Judgment and Decision Making, 2023, Seite(n) 490-512
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/9781009002042.027

Sampling as the human approximation to probabilistic inference

Autoren: Adam Sanborn, Jian-Qiao Zhu, Jake Spicer, Joakim Sundh, Pablo León-Villagrá, Nick Chater
Veröffentlicht in: Human-Like Machine Intelligence, 2021, ISBN 9780198862536
Herausgeber: Oxford University Press

An introduction to psychologically plausible sampling schemes for approximating Bayesian inference

Autoren: Zhu, J.-Q., Chater, N., Leon-Villagra, P., Spicer, J., Sundh, J., Sanborn, A. N.
Veröffentlicht in: Sampling in Judgment and Decision Making, 2023, Seite(n) 467-489
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/9781009002042.026