Limites variáveis no tempo para modelos de difusão da tomada de decisão e do tempo de resposta

Os modelos de difusão são contas amplamente utilizadas e bem-sucedidas do curso temporal da tomada de decisão de duas escolhas. A maioria dos modelos de difusão assume limites constantes, que são os níveis de evidência que devem ser amostrados a partir de um estímulo para alcançar uma decisão. Resumimos resultados teóricos da estatística que relacionam distribuições de decisões e tempos de resposta a modelos de difusão com limites variáveis no tempo. Em seguida, desenvolvemos um método computacional para encontrar limites variáveis no tempo a partir de dados empíricos e aplicamos nosso novo método a dois problemas. O primeiro problema envolve encontrar os limites variáveis no tempo que tornam os modelos de difusão equivalentes à classe alternativa de modelos acumuladores de amostragem sequencial. O segundo problema envolve encontrar os limites variáveis no tempo, a nível individual, que melhor se ajustam aos dados empíricos para estímulos perceptuais que fornecem evidências iguais para ambas as alternativas de decisão. Discutimos as implicações teóricas e de modelagem do uso de limites variáveis no tempo em modelos de difusão, bem como as limitações e o potencial de nossa abordagem para a inferência desses limites.