Simulationen: Unterschied zwischen den Versionen

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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== Statistische Modelle ==
Präsentation und Manipulation verschiedener [[Verteilungsmodelle|Verteilungsmodelle]] sowie eines [[Sequential Sampling Modelle|Diffusionsmodells]]
[[Datei:Simulationslink_neu1.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/Statistische_Modelle_Endversion/|150px]]
== Mathematische Modelle ==
Exploration des [[Dynamische Attraktormodelle|dynamischen Attraktor-Modells]] von Tuller inklusive charakteristischer Eigenschaften von [[Dynamische Attraktormodelle|dynamischen Modellen]] wie z.B. [[Dynamische Attraktormodelle|Attraktoren]] und [[Dynamische Attraktormodelle|Hysterese]]
[[Datei:Simulationslink_neu1.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/MathematischeModelle/|150px]]
== Neuronale Netze ==
Implementierung eines einfachen [[Neuronale Netze|neuronalen Netzes]], welches die Kategorisierungsregeln für Schmetterlinge anhand von [[Unsupervised: Hebb|Hebb’schem Lernen]] erwirbt
[[Datei:Simulationslink_neu1.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/NeuroNetz/|150px]]
== Fitting Algorithmen ==
Exploration der Funktionsweise verschiedener [[Algorithmen|Algorithmen]] zur Optimierung einer Funktion + Veranschaulichung des Zusammenhangs zwischen empirischen Daten und einer [[Objective Functions|Fehlerfunktion]]
[[Datei:Simulationslink_neu1.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/Fitting/fitting/|150px]]
== Modellvergleich ==
Simulation eines [[Quantitativer Modellvergleich|quantitativen Modellvergleichs]] durch Darstellung verschiedener [[Vergleichsmaße|Vergleichsmaße]] für unterschiedliche Varianten eines [[Sequential Sampling Modelle|Diffusionsmodells]]
[[Datei:Simulationslink_neu1.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/Modellvergleich_Endversion/|150px]]

Version vom 16. März 2020, 18:45 Uhr


Der Wissensvermittlung dieses E-Learning Angebots dienen nicht nur Informationstexte sondern auch interaktive Simulationen, welche Sie mithilfe dieser Seite erreichen und die es Ihnen erlauben, selbst Erfahrungen mit verschiedenen Arten von Modellen zu sammeln.

Sie ermöglichen das Ausprobieren verschiedenster Aspekte und die Entwicklung einer Intuition zentraler Zusammenhänge. Zudem stehen innerhalb der Anwendungen konkrete Experimentierszenarien zur Verfügung, welche den Einstieg erleichtern sollen und ein systematisches Erkunden wichtiger Konzepte unterstützen.


Viel Spaß!


Kognitive Modellierung

Statistische Grundbegriffe und Grundlagen multivariater Verfahren

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