ドリフト・ディフュージョンモデルにおける目的チャネル削減下での試行ごとの消失しない尤度発散

本技術ノートは、ドリフト・ディフュージョンモデル（DDM）において、完全な試行レベルの最適化とスカラーの精度のみ（ACC）を目的とした設定間の尤度発散がサンプルサイズの増加に伴い消失するかどうかを検討する。固定されたDDMパラメータのもとで合成データセットを生成し、完全な確率的尤度を用いてフィッティングを行った。応答精度の割合のみを一致させるために構成されたパラメータ設定を同じ尤度のもとで評価した。結果は以下を示す：尤度発散はサンプルサイズにほぼ線形に比例し、試行ごとの発散は常に正であり、分散は増加するNの下で崩壊しない。これらの結果は、有限サンプルの変動ではなく確率的評価の下での体系的な目的の不一致を示している。本ノートは純粋に診断的であり、代替のモデリングフレームワークを導入せず、規範的な主張も行わない。