Modeling Dyadic and Interdependent Data in the Developmental and Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Card, Noel A. (EDT)/ Selig, James P. (EDT)/ Little, Todd D. (EDT)

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2008-6

价格:$ 118.65

装帧:

isbn号码:9780805859720

丛书系列:

图书标签:

• 发展心理学
• 行为科学
• 双变量数据
• 纵向数据分析
• 统计建模
• 因果推断
• 网络分析
• 关系数据
• 多水平建模
• 数据分析方法

好的，这里有一份关于一本假设的书籍的详细简介，该书的书名与您提供的书名不相关，并且内容完全独立。 --- 《认知神经科学中的计算建模：从基础理论到前沿应用》 作者： 艾伦·R·哈里斯 博士 出版社： 科学前沿出版社 内容简介 本书深入探讨了计算建模在现代认知神经科学研究中的核心作用。随着神经成像技术（如fMRI、EEG、MEG）和高通量神经生理学记录的进步，研究人员正面临着海量、复杂且异构的数据集。仅仅依靠描述性统计已无法充分揭示隐藏在这些数据背后的动态过程和潜在机制。《认知神经科学中的计算建模》正是在此背景下应运而生，它旨在为读者提供一个全面且实用的框架，用以理解、构建和应用数学模型来解释大脑如何执行认知功能。 本书的核心宗旨是将理论计算科学的严谨性与实际的神经生物学观测紧密结合。它不仅仅是一本工具书，更是一部引领读者理解“为什么以及如何”利用模型来推进我们对大脑工作原理认知的深度探讨。 第一部分：基础构建块——模型的理论基石 本部分为读者奠定了坚实的理论基础，重点阐述了构建有效计算模型的必要前提和核心概念。 第一章：认知科学与建模的交汇 本章首先回顾了认知神经科学的发展历程，并批判性地分析了早期基于功能模块的简化模型的局限性。随后，本章详细介绍了计算建模作为一种“理论实验”的角色，强调了模型在连接数据与理论之间的桥梁作用。我们区分了描述性模型、解释性模型和预测性模型的范畴，并探讨了模型选择的原则——奥卡姆剃刀原则在神经科学中的具体体现。 第二章：概率论与贝叶斯推断在神经科学中的回归 现代神经科学数据充满了不确定性。本章深入探讨了概率建模的必要性，特别是贝叶斯方法论。我们详细讲解了贝叶斯定理在神经数据分析中的应用，包括先验知识的设定、似然函数的构建，以及后验分布的解释。重点内容包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型参数估计中的应用，以及如何利用贝叶斯模型比较（如贝叶斯因子）来评估不同假设的相对证据。 第三章：动力系统理论与时间序列分析 认知过程本质上是动态的。本章引入了非线性动力系统理论，包括相空间、吸引子（Attractors）和分岔理论。我们将这些抽象概念与实际的神经振荡（如Alpha、Theta节律）和决策制动的过程联系起来。此外，本章还详细介绍了如何应用时间序列分析技术（如自回归模型、状态空间模型）来分析高频神经记录（如LFP和单个神经元尖峰序列）中的时间依赖性。 第二部分：核心模型范式与机制探索 第二部分转向具体的模型类型，这些模型已被证明在解释特定的认知现象方面具有强大的解释力。 第四章：基于证据累积的决策模型（DRDM） 决策制定是认知神经科学的核心议题。本章聚焦于证据累积模型（如随机游走模型、扩散模型）。我们详细解析了这些模型的关键参数——漂移率、阈值和非决策时间——如何映射到大脑的特定功能区（如顶叶皮层、前额叶皮层）的活动。读者将学习如何利用扩散模型拟合反应时间和准确性数据，并评估模型对不同认知任务（如感知决策、运动选择）的拟合优度。 第五章：强化学习模型与奖赏预测误差 强化学习（RL）为理解动机、学习和错误信号提供了强大的计算框架。本章详尽介绍了经典TD（时序差分）学习规则，并将其与多巴胺系统活动联系起来。我们着重探讨了如何从功能性磁共振成像（fMRI）数据中提取出“奖赏预测误差”（RPE）信号，并将其作为候选的神经表征进行回归分析。同时，本章也讨论了参数化RL模型（如Q-learning、Actor-Critic）在预测个体学习轨迹方面的优势。 第六章：生成模型与预测编码 本章探讨了“自上而下”的认知过程，即大脑如何主动预测传入信息。我们将生成模型的核心理念——贝叶斯最优性和最小化预测误差——应用于感觉处理和知觉形成。详细讨论了预测编码（Predictive Coding）的层次结构，并展示了如何使用这些模型来解释感知失真、错觉以及注意力的动态调控机制。 第三部分：高级应用与前沿挑战 本书的最后一部分将视角扩展到更复杂的认知领域，并讨论了当前计算神经科学面临的挑战与未来的研究方向。 第七章：记忆的编码、巩固与检索中的计算表征 记忆系统涉及海马体和皮层的广泛交互。本章探讨了用于描述这些过程的计算模型，例如稀疏编码模型、联想记忆模型（如Hopfield网络）。重点分析了记忆巩固过程中的“系统级重组”如何通过动力学规则进行建模。此外，我们还讨论了如何利用深度学习架构来模拟情景记忆的结构化表征。 第八章：网络动力学与连接组学 现代研究越来越关注大脑作为一个整体的功能连接。本章侧重于网络科学方法，包括图论基础知识（中心性、模块性）和更复杂的基于动力学的网络模型（如耦合振子模型）。读者将学习如何使用这些工具来分析静息态fMRI数据，并探究网络拓扑结构如何影响信息传递的效率和认知灵活性。 第九章：建模的未来：可解释性、可移植性与因果推断 本书以对新兴领域和挑战的讨论收尾。我们批判性地审视了“黑箱”深度学习模型在认知科学中的应用，并强调了可解释性（Interpretability）的需求。我们详细介绍了从相关性到因果性的跨越，讨论了如何结合计算模型与扰动技术（如TMS、光遗传学）来建立更强的因果推断链条。最后，本章展望了未来在跨物种建模、大规模脑网络模拟以及将模型应用于临床神经精神疾病诊断与治疗中的潜力。 本书特点 综合性强： 涵盖了从基础概率论到前沿生成模型的所有关键计算工具。 面向实践： 每一章都包含算法的直观解释、数学推导以及Python/MATLAB代码示例的讨论，便于读者立即应用。 批判性思维培养： 不仅介绍如何构建模型，更引导读者思考模型的假设、局限性以及如何进行严谨的模型验证和比较。 本书适合认知神经科学、计算心理学、生物工程、理论生物学以及对理解复杂系统感兴趣的研究生、博士后研究人员和高级本科生。它要求读者具备基本的微积分和线性代数知识，以及对神经科学基本概念的了解。

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