Abstract
Abstract in German
Die Methode der ökologischen Kreuzvalidierung dient der Analyse der Beziehung zwischen Entscheidungsmodell und Umwelt. Dabei wird im Gegensatz zu traditionellen Formen der Kreuzvalidierung eine theoretisch-inhaltliche Unterscheidung zwischen Kalibrierungs- und Validierungsdaten vorgenommen. Die Performanz ausgewählter Entscheidungsmodelle bei der Validierung wird in Situationen überprüft, in denen diese auf „neue“ (strukturell heterogene) Umwelten verallgemeinert werden. Im Unterschied zu den Ergebnissen von Czerlinski, Goldstein und Gigerenzer (1999) zeigt dabei Dawes’s Rule eine deutliche höhere Korrektheitsrate. Es kristallisiert sich jedoch keine Entscheidungsstrategie heraus, die über alle simulierte Fälle die höchste Korrektheit aufweist.
Die Methode der ökologischen Kreuzvalidierung dient der Analyse der Beziehung zwischen Entscheidungsmodell und Umwelt. Dabei wird im Gegensatz zu traditionellen Formen der Kreuzvalidierung eine theoretisch-inhaltliche Unterscheidung zwischen Kalibrierungs- und Validierungsdaten vorgenommen. Die Performanz ausgewählter Entscheidungsmodelle bei der Validierung wird in Situationen überprüft, in denen diese auf „neue“ (strukturell heterogene) Umwelten verallgemeinert werden. Im Unterschied zu den Ergebnissen von Czerlinski, Goldstein und Gigerenzer (1999) zeigt dabei Dawes’s Rule eine deutliche höhere Korrektheitsrate. Es kristallisiert sich jedoch keine Entscheidungsstrategie heraus, die über alle simulierte Fälle die höchste Korrektheit aufweist.
Original language | German |
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Title of host publication | Perspektiven psychologischer Forschung in Österreich. Proceedings zur 7. Wissenschaftlichen Tagung der Österreichischen Gesellschaft für Psychologie |
Editors | B. Gula, R. Alexandrowicz, S. Strauß, E. Brunner, B. Jenull-Schiefer, O. Vitouch |
Publisher | Pabst Science Publishers |
Pages | 30-37 |
Publication status | Published - 2006 |
Subject classification (UKÄ)
- Psychology (excluding Applied Psychology)
- Philosophy
Free keywords
- Take The Best
- Entscheiden unter Unsicherheit
- „information sampling“
- Kreuzvalidierung
- Simulation