La cognición es un proceso complejo y dinámico. Es un objetivo esencial estimar los estados atencionales latentes basados en medidas de comportamiento en muchas secuencias de tareas conductuales. Aquí proponemos un modelo probabilístico y un marco de inferencia para estimar el estado atencional utilizando medidas conductuales simultáneas binarias y continuas. El modelo propuesto amplía el modelo de Markov oculto (HMM) estándar modelando explícitamente la distribución de la duración del estado, lo que da lugar a un ejemplo especial del modelo de semi-Markov oculto (HSMM). Validamos nuestros métodos mediante simulaciones por ordenador y datos experimentales. En las simulaciones por ordenador, investigamos sistemáticamente los impactos del desajuste del modelo y la distribución de la latencia. Para los datos experimentales recogidos de una tarea de detección visual de roedores, validamos los resultados con log-likelihood predictivo. Nuestro trabajo es útil para muchos experimentos de neurociencia del comportamiento, donde el objetivo común es inferir las secuencias de estado discretas (binarias o multinomiales) a partir de múltiples medidas de comportamiento.
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