자극-반응모델

자극-반응 모델은 (뉴런과 같은) 통계 단위의 특성화입니다. 이 모델을 사용하면 연구자가 관리하는 정량적 자극에 대한 정량적 반응을 예측할 수 있습니다. 심리학에서 자극 반응 이론은 자극이 피험자의 마음 속에서 짝을 이루는 반응이 되는 고전적 조건을 형성합니다.^[1]

응용분야

자극-반응 모델은 국제 관계,^[2] 심리학,^[3] 위험 평가,^[4] 신경 과학,^[5] 신경에서 영감을 받은 시스템 설계 ^[6]및 기타 많은 분야에서 적용됩니다.

약리학적 용량 반응 관계는 자극-반응 모델의 적용입니다.

이 모델이 적용될 수 있는 또 다른 분야는 투렛 증후군과 같은 심리적 문제/장애입니다. 연구에 따르면 GTS(Gilles de la Tourette syndrome)는 자극과 반응 사이의 연결(S ‐R link)을 생성, 수정 및 유지하는 것과 관련된 향상된 인지 기능을 특징으로 할 수 있습니다. 구체적으로, 절차 시퀀스 학습과 새로운 발견으로서 이벤트 파일 바인딩이라는 두 가지 영역은 GTS에서 과기능의 수렴 증거를 보여줍니다.^[8]

이러닝에 대한 이전의 연구는 온라인 공부가 강의실에서 가상 강의실로 갑자기 학습 패턴을 바꾸는 강사와 학생들에게 훨씬 더 어려울 수 있다는 것을 증명했습니다. 이러한 변화의 갑작스러운 점이 주로 강사들이 가상 학습 환경에서 강의 준비를 충분히 하기 어렵게 만들기 때문입니다. 이상과 같은 사실을 바탕으로 본 연구는 새로운 모델을 제안하고 흐름이론을 기술수용모델(TAM)에 통합함으로써 자극-유기체-반응(S-O-R) 이론을 바탕으로 온라인 고객행동에 대한 기존 연구에서 SOR 모델이 널리 활용되어 왔으며, 그리고 모델 이론은 자극, 유기체, 반응의 세 가지 구성 요소를 포함합니다. 외부 환경에 포함된 자극이 사람들을 변화시키고, 이는 그들의 행동에 영향을 미친다고 가정합니다.^[9]

수학 공식

자극-반응 모형의 목적은 자극 x와 반응 Y의 기대값(또는 다른 위치 측도) 사이의 관계 f를 설명하는 수학 함수를 설정하는 것입니다.^[10]

\mathrm {E} (Y)=f(x)

그러한 함수에 대해 가정되는 일반적인 단순화는 선형이므로 다음과 같은 관계를 기대할 수 있습니다.

\mathrm {E} (Y)=\alpha +\beta x.

선형 모형에 대한 통계 이론은 50년 이상 잘 발전되어 왔고, 선형 회귀라고 불리는 표준 분석 형태가 개발되었습니다.

유계 응답 함수

많은 유형의 응답에는 고유한 물리적 제한(예: 최소 최대 근육 수축)이 있기 때문에 반응을 모델링하기 위해 제한된 함수(예: 로지스틱 함수)를 사용하는 것이 종종 적용됩니다. 마찬가지로 선형 반응 함수는 임의로 큰 반응을 의미하므로 비현실적일 수 있습니다. 이항 종속 변수의 경우 프로빗 모형이나 로짓 모형과 같은 회귀 분석 방법 또는 Spearman-Kärber 방법과 같은 다른 방법을 사용한 통계 분석입니다.^[11] 자극-반응 관계를 선형화하는 데이터의 일부 변환을 사용하는 것보다 비선형 회귀에 기초한 경험적 모델이 일반적으로 선호됩니다.^[12]

실제 입력(자극) x ${\displaystyle$ x $x$ 에 대한 응답 확률에 대한 로짓 모델의 한 예( $x$ ∈ $x\in \mathbb {R}$ ${\displaystyle$ x\ $in \mathbb$ $x\in \mathbb {R}$ R})는 다음과 같습니다.

p(x)={\frac {1}{1+e^{-(\beta _{0}+\beta _{1}x)}}}

여기서 $\beta _{0},\beta _{1}$ $\beta _{0},\beta _{1}$ $\beta _{0},\beta _{1}$ $\beta _{0},\beta _{1}$ ${\displaystyle \$ beta $\beta _{0},\beta _{1}$ _{0 $},\$ beta _{1}}는 함수의 파라미터입니다.

반대로, Probit 모델은 다음과 같은 형태일 것입니다.

p(x)=\Phi (\beta _{0}+\beta _{1}x)

여기서 $\Phi (x)$ φ $($ x) ${\displaystyle$ \Phi(x)}는 정규 분포의 누적 분포 함수입니다.

언덕 방정식

힐 방정식(Hill equation)은 생화학 및 약리학에서 밀접하게 관련된 두 개의 방정식을 말하며, 그 중 하나는 약물 또는 독소에 대한 반응(근육 수축과 같은 시스템의 생리학적 출력)을 약물 농도의 함수로 설명합니다.^[13] 힐 방정식은 선량-반응 곡선을 구성하는 데 중요합니다. 힐 방정식은 다음 공식이며, 여기서 $E$ ${\displaystyle$ E $}$ 는 $e$ 반응의 크기이고 ${\ce {[A]}}$ [ ${\ce {[A]}}$ ${\$ 는 ${\ce {[A]}}$ 약물 농도(또는 이와 동등하게 자극 강도)이며, $\mathrm {EC} _{50}$ $\mathrm {EC} _{50}$ ${\$ 은 ${\mathrm {EC}}_{{50}}$ 최대 반응의 반을 생성하는 약물 농도이고 $n$ ${\displaystyle$ n $}$ 은 $n$ 힐 계수입니다.

{\frac {E}{E_{\mathrm {max}}}={\frac {1}{1+\left ({\frac {\mathrm {EC}_{50}}{[A]})\right)^{n}}

^[13]

힐 방정식은 선량의 로그(로짓 모형과 유사)에 대한 로지스틱 함수로 재배열됩니다.

모델의 창시자

이반 파블로프

^[14] 파블로프는 위장에 누공을 만성적으로 이식함으로써 개의 소화기를 연구하기 시작했는데, 이를 통해 신경계가 소화 과정의 조절에 지배적인 역할을 한다는 것을 매우 명확하게 보여줄 수 있었습니다. 소화에 대한 실험은 중립적인 자극이 반응을 유발하는 다른 자극과 반복되는 짝짓기에 대해 특정 반응을 더 유발하는 능력을 획득하는 학습의 첫 번째 실험 모델의 개발로 이어졌습니다.

에드워드 손다이크

이 모델을 제안한 손다이크는 학습이 자극과 반응에서 비롯된다고 믿었습니다.^[15] 그러나 파블로프는 개들을 실험함으로써 그 이론을 대중화하고 혁명을 일으켰습니다.

참고문헌

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