Построить модель для объяснения данных [закрыто]

Немного непонятно, о чем вы спрашиваете. В целом психологи стараются строить экономные модели; это часто означает введение новых параметров (особенно свободных параметров) в модель только тогда, когда они абсолютно необходимы. Вы правы, что при достаточном количестве свободных параметров можно построить модель, идеально соответствующую данным. Но у такой модели нет универсальности: если вы подгоните свою модель к вашим данным, модель будет очень плохо предсказывать новые данные.

Кроме того, модель предпочтительнее, когда ее параметры имеют некоторую психологическую достоверность. То есть параметр модели должен соответствовать некоторому психологическому конструкту (например, объем рабочей памяти, нейронный шум и т.д.). Это особенно важно, потому что это сообщает психологам кое-что о познании и поведении, которое часто является целью. Если параметры модели совершенно произвольны, не всегда понятно, что мы из нее узнаем.

Вы снова правы в том, что выбор в том, как моделировать психологические данные, все еще неясен. Многие выбирают между любым количеством формализмов, таких как нейронные сети или символьные системы, и обычно явление моделируется множеством разных способов. Действительно, большая часть литературы по когнитивному моделированию полна многочисленных подходов к одной и той же проблеме, причем каждый автор приводит доводы в пользу своего собственного подхода.

Лучший способ понять, как моделировать ваши данные, — прочитать другие статьи, в которых моделируются те же или похожие задачи. Посмотрите, что сделали другие исследователи, и оцените достоинства их подхода. Если возможно, прочитайте несколько статей, которые по-разному моделируют одну и ту же задачу (часто исследователи из противоположных лагерей цитируют друг друга).