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对有限马尔可夫过程进行了回顾,并考虑其在描述行为数据中的有用性。实验情境中的各种替代反应定义了一个向量空间,这些替代方案概率的变化通过在此空间内的移动来表示。考虑了将理论与实验数据拟合的方法。最简单的过程应用一个恒定的转移概率矩阵,反复使用以表示连续试验的影响,但似乎对大多数学习数据来说是不够的。提出了一种可能对学习理论有用的矩阵函数。
乔治·A·米勒(George A. Miller)研究了这个问题。