Я пытаюсь написать функцию правдоподобия для диффузионной модели.
ll_diffusion <- function(pars, rt, response) {
densities <- ddiffusion(rt, response=response, a=pars["a"],
v=pars["v"],
t0 = pars["t0"])
if (any(densities == 0)) return(1e6)
return(-sum(log(densities))) }
Здесь у меня есть функция для одного класса стимула. Но сейчас я работаю с данными, имеющими два класса стимулов, поэтому мне нужно изменить вышеупомянутую функцию или написать оболочку для нее таким образом, чтобы она разбивала данные на два набора данных для класса стимулов 1 и 2 и использовала разные скорости дрейфа для каждого подмножества, в то время как все остальные параметры распределяются между двумя классами стимулов. Как я могу это сделать?