刺激-反應模型

刺激-反應模型 （stimulus–response model）是將統計單元（英語：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（英語：Neuropsychological test）^[2]、風險評估^[3]、神經科學^[4]、神經啟發的系統設計^[5]等領域。

數學模型

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]}：

${\displaystyle E(Y)=f(x)}$

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

${\displaystyle E(Y)=\alpha +\beta x.}$

有關線性模型（英語：linear model）的統計理論（英語：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。