Modelling Psychophysical Data in R

Le livre spécialisé "Modelling Psychophysical Data in R" offre une introduction complète à l'application des méthodes statistiques modernes pour l'analyse des données psychophysiques. Il s'adresse aux chercheurs et aux étudiants qui s'intéressent à la modélisation et à l'ajustement des données provenant de divers paradigmes psychophysiques. Les auteurs, Kenneth Knoblauch et Laurence T. Maloney, expliquent comment appliquer les puissantes techniques du Modèle Linéaire Généralisé (GLM) dans le langage de programmation R. Le livre aborde notamment la théorie de la détection du signal, l'ajustement de fonctions psychométriques et les images de classification. De plus, des méthodes nouvellement développées telles que l'échelle de différence par maximum de vraisemblance et la mesure conjointe par maximum de vraisemblance sont présentées. L'utilisation de modèles à effets mixtes est également traitée pour approfondir l'analyse des données psychophysiques. Le livre ne nécessite pas de connaissances préalables en R, permettant ainsi aux lecteurs ayant des compétences de programmation de base de bénéficier des nombreux exemples et du code source fourni.