Finding

london-2018-poisson-clicks-dbs.dbs-off

London D. Poisson Clicks Task, DBS OFF/ON. Mendeley Data, V1, 2018. · Human auditory clicks button task · psychometric

Observed curve and fits

Fit diagnostics

Variant AIC Δ AIC RMSE Caveats
logistic-4param winner 2447.2 0.0 0.2755 —
sdt-2afc 2696.8 249.6 0.3244 —
Full diagnostics (logL · n · params · max abs error)
Variant logL n Free params Max |error| Predicted points
logistic-4param -1219.6 2,383 4 0.8829 156
sdt-2afc -1346.4 2,383 2 1.0000 156

Residuals

Fit parameters and provenance

logistic-4param.london-2018-poisson-clicks-dbs.dbs-off

dirty fit

bias=-2.040 · lower_lapse=0.278 · slope=3.922 · upper_lapse=0.117

Method
scipy.optimize.minimize
Commit
24fd416
Predicted points
156
BIC
2470.3

Fitted with scipy.optimize.minimize via behavtaskatlas.model_fits.logistic-4param; success=True; CONVERGENCE: RELATIVE REDUCTION OF F <= FACTR*EPSMCH

sdt-2afc.london-2018-poisson-clicks-dbs.dbs-off

dirty fit

criterion=-0.301 · d_prime=0.027

Method
scipy.optimize.minimize
Commit
24fd416
Predicted points
156
BIC
2708.3

Fitted with scipy.optimize.minimize via behavtaskatlas.model_fits.sdt-2afc; success=True; CONVERGENCE: RELATIVE REDUCTION OF F <= FACTR*EPSMCH

Observed points

Signed click difference p_right n
-116.000 1.0000 1
-104.000 1.0000 1
-100.000 0.0000 1
-92.000 1.0000 1
-91.000 0.0000 1
-86.000 1.0000 1
-85.000 0.5000 2
-79.000 0.0000 1
-78.000 0.0000 1
-77.000 0.0000 1
-72.000 0.0000 1
-70.000 0.5000 2
-68.000 0.0000 1
-67.000 0.2500 4
-66.000 0.3333 3
-63.000 0.0000 1
-62.000 0.0000 1
-61.000 1.0000 2
-60.000 0.0000 1
-58.000 0.3333 3
-57.000 0.0000 1
-56.000 0.0000 3
-55.000 0.5000 2
-54.000 1.0000 1
-53.000 1.0000 2
-52.000 0.0000 3
-51.000 0.6667 3
-50.000 0.0000 4
-49.000 0.5000 2
-48.000 0.6667 3
-47.000 0.0000 2
-46.000 0.5000 4
-45.000 0.3333 3
-44.000 0.5714 7
-43.000 0.2000 5
-42.000 0.2000 10
-41.000 0.3333 3
-40.000 0.5000 6
-39.000 0.1429 7
-38.000 0.2000 5
-37.000 0.6667 3
-36.000 0.4000 5
-35.000 0.3077 13
-34.000 0.3333 6
-33.000 0.3125 16
-32.000 0.2143 14
-31.000 0.2500 20
-30.000 0.2857 14
-29.000 0.2000 15
-28.000 0.4375 16
-27.000 0.1111 27
-26.000 0.2143 28
-25.000 0.4000 10
-24.000 0.1923 26
-23.000 0.3235 34
-22.000 0.1613 31
-21.000 0.1724 29
-20.000 0.2162 37
-19.000 0.2121 33
-18.000 0.2857 28
-17.000 0.4211 38
-16.000 0.1613 31
-15.000 0.2609 69
-14.000 0.3600 50
-13.000 0.3667 30
-12.000 0.4255 47
-11.000 0.3636 44
-10.000 0.3617 47
-9.000 0.3250 40
-8.000 0.4118 51
-7.000 0.5000 38
-6.000 0.4103 39
-5.000 0.4444 27
-4.000 0.6190 42
-3.000 0.4444 27
-2.000 0.4348 23
-1.000 0.4667 15
0.000 0.8333 12
1.000 0.4545 22
2.000 0.7059 17
3.000 0.8065 31
4.000 0.7500 20
5.000 0.7059 17
6.000 0.8889 27
7.000 0.8431 51
8.000 0.8548 62
9.000 0.7826 46
10.000 0.9608 51
11.000 0.9636 55
12.000 0.9167 36
13.000 0.8462 52
14.000 0.8333 48
15.000 0.9298 57
16.000 0.8298 47
17.000 0.8529 34
18.000 0.8980 49
19.000 0.8537 41
20.000 0.8158 38
21.000 1.0000 24
22.000 0.9063 32
23.000 0.8929 28
24.000 0.8235 17
25.000 0.9333 30
26.000 0.7778 27
27.000 0.9333 15
28.000 0.8824 17
29.000 0.8889 18
30.000 0.7391 23
31.000 0.8889 9
32.000 0.7500 12
33.000 0.8125 16
34.000 1.0000 11
35.000 1.0000 4
36.000 0.8333 12
37.000 0.8000 5
38.000 1.0000 9
39.000 1.0000 9
40.000 1.0000 5
41.000 1.0000 6
42.000 0.7143 7
43.000 1.0000 6
44.000 1.0000 3
45.000 1.0000 2
46.000 1.0000 2
47.000 1.0000 2
48.000 1.0000 2
49.000 1.0000 2
50.000 1.0000 5
51.000 0.5000 2
52.000 1.0000 3
53.000 1.0000 1
54.000 0.6667 3
55.000 1.0000 1
56.000 1.0000 1
57.000 1.0000 3
58.000 1.0000 1
60.000 0.0000 1
61.000 0.5000 2
62.000 1.0000 2
63.000 1.0000 1
65.000 0.5000 2
66.000 1.0000 2
68.000 1.0000 2
73.000 1.0000 1
78.000 1.0000 1
79.000 1.0000 1
81.000 0.0000 1
86.000 0.0000 1
87.000 1.0000 1
90.000 0.0000 1
93.000 0.0000 1
99.000 1.0000 2
108.000 1.0000 1
120.000 1.0000 1
129.000 1.0000 1
156.000 0.0000 1

Take it with you

Cover sheet

Self-contained Markdown for citation, slides, or notebooks

The cover sheet pins the finding to the atlas commit and includes the observed points, fit ranking, caveats, and provenance — everything needed to drop into a paper or notebook without losing the trail back to the deploy.