複数の情報源を考慮した統合のモデル。

複数の情報統合モデルが、典型的なパターン認識タスクの文脈内で開発・分析されています。中心的な関心は、モデルが最大限に効率的（最適な）統合を規定するかどうか、そしてモデルが心理的に有効である程度です。各モデルに対して評価、統合、および意思決定プロセスが指定されます。重要な特徴は、評価が雑音を伴うかどうか、統合がベイズの定理に従うかどうか、そして意思決定が基準ルールまたは相対的善さルールから成るかどうかです。モデルのシミュレーションと同じモデルによる結果の予測が行われ、モデル間の識別可能性や区別できる程度の測定が提供されます。また、モデルは、2つおよび4つの応答選択肢を持つタスクからの経験的結果と対比されます。