home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / bit / listserv / csgl / 2075 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-06  |  3.5 KB  |  65 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!howland.reston.ans.net!paladin.american.edu!auvm!MCIMAIL.COM!0004972767
  3. Return-Path: <@VMD.CSO.UIUC.EDU:0004972767@mcimail.com>
  4. Message-ID: <34930107031343/0004972767DC4EM@mcimail.com>
  5. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  6. Date:         Thu, 7 Jan 1993 03:13:00 GMT
  7. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  8. From:         Hortideas Publishing <0004972767@MCIMAIL.COM>
  9. Subject:      Devil with a Blue Dress Gone
  10. Lines: 53
  11.  
  12. From Greg Williams (920106 - 2)
  13.  
  14. >Bill Powers (930106.1515)
  15.  
  16. >A complete model always predicts some specific outcome which
  17. >can't be confused with a different outcome, should the prediction
  18. >be wrong. The model for tracking behavior doesn't just predict
  19. >that there will be handle "movements." It says that at time t,
  20. >the handle will be _here_, at time t+0.02 sec, _here_, and so on
  21. >point by point through the whole run. There is absolutely no
  22. >equivocation in the prediction. We can, in fact, measure exactly
  23. >how far off the model is for every single data point. This is
  24. >true whether the model predicts behavior very closely or is
  25. >wildly wrong. The model presents an explanation of the behavior
  26. >that we can recognize as COMPLETE. When the explanation or model
  27. >is complete, we can tell when it is wrong, and not be concerned
  28. >whether a different interpretation might make it right. If it's
  29. >wrong it's wrong, and we can fix it. If the wrongness depends on
  30. >interpretation, there's no way to tell what needs fixing.
  31.  
  32. Using the PCT model for the tracking of a particular subject, which gives a
  33. very high correlation between model-predicted handle positions and actual
  34. handle positions during the course of runs with disturbances other than the
  35. disturbance used to calibrate the model, what is the correlation between
  36. model-predicted cursor positions and actual cursor positions during the course
  37. of such runs? If the subject shows pseudorandom fluctuations when moving the
  38. handle, has a reaction time lag, and occasionally hiccups, burps, or sneezes,
  39. but the model doesn't, I suppose that the latter correlation will not be very
  40. high. Is that true? If so, the COMPLETE model is wrong, isn't it? Then, how
  41. would you fix it to more precisely predict cursor movement on a moment-by-
  42. moment basis?
  43.  
  44. I see no reason why a predictive S-R model could not be developed to predict
  45. cursor movement. But, given the pseudorandom fluctuations, I think it is
  46. asking too much for predictions of cursor position by EITHER model to be
  47. exact. Do you think that developing an S-R model capable of predicting cursor
  48. movement (over a population of several trial runs) as well as the PCT model
  49. can predict cursor movement is an impossibility?
  50.  
  51. It seems to me that a large number of models (PCT and S-R, each differing from
  52. the others in parameters and/or basic forms) can produce equally high
  53. correlations between actual handle position and model-predicted handle
  54. position, because the moment-to-moment differences in the predictions of the
  55. various models get "washed out" in computing those correlations. But trying to
  56. predict cursor position accurately (which will necessarily involve dealing
  57. with statistics over multiple trials, because of the inescapable noise
  58. component) will tend to separate the good models from the poor ones.
  59.  
  60. As ever,
  61.  
  62. Greg (apparently, I'm finally rid of the old doctor -- turned out he had a
  63. thing about women's clothes, so I gave him an old blue dress and he put it on,
  64. danced himself into a frenzy, and exploded)
  65.