刺激-反應模型

刺激-反應模型 （stimulus–response model）是將統計單元（英语：statistical unit）（例如神經元）用黑箱模型來表示，以預測在特定量化刺激下的量化反應。

應用領域

刺激-反應模型可以應用在國際關係^[1]、神經心理學測試（英语：Neuropsychological test）^[2]、风险评估^[3]、神经科学^[4]、神經啟發的系統設計^[5]等領域。

刺激-反應模型的目的是建立可以描述刺激x和反應Y期望值（或是其他量測）之間關係的函數f^{[來源請求]}：

E(Y)=f(x)

常見的簡化方式會假設函數是線性的，因此會有以下的關係

E(Y)=\alpha +\beta x.

有關線性模型（英语：linear model）的統計理論（英语：Statistical theory）已發展了五十年以上，也發展了標準的分析方式，稱為線性回歸。

^ Greg Cashman. International Interaction: Stimulus–Response Theory and Arms Races. What causes war?: an introduction to theories of international conflict. Lexington Books. 2000: 160–192. ISBN 978-0-7391-0112-4.
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^ Walter W. Piegorsch and A. John Bailer. Quantitative Risk Assessment with Stimulus–Response Data. Analyzing environmental data. John Wiley and Sons. 2005: 171–214. ISBN 978-0-470-84836-4.
^ Geoffrey W. Hoffmann. Neurons with hysteresis?. Rodney Cotterill (编). Computer simulation in brain science. Cambridge University Press. 1988: 74–87. ISBN 978-0-521-34179-0.
^ Teodor Rus. Systems methodology for software. World Scientific. 1993: 12. ISBN 978-981-02-1254-4.