The Japanese Society for Cognitive Psychology

信号検出理論は，古典的には，頻度論的なパラメトリック統計学の枠組みを用いた，信号とノイズの弁別過程のモデリングと捉えることができる。その後，等分散でない場合，二択反応以外の場合などへの拡張が漸次的になされてきたが，これらの展開やその利用可能性についてわが国では十分に知られているとはいえない。また，近年の統計モデリングの広がりは，古典的な信号検出理論によっては扱うことの難しかった問題にも新たな道を開くものである。これらの状況を受けて，本ワークショップでは，（１）初学者向けの信号検出理論の教え方を考えるという形で基礎をふり返り，（２）ベイズモデリングによる拡張の可能性，（３）一般化線形モデルとして捉えることから得られる拡張の可能性について論じる。