Figure 2. Distribution of the three

Figure 2. Distribution of the three estimated parameters (j^, ^e, l ^) of all subjects. Both the parameter j and e are restricted to the interval [0, 1]. Hence, 0pj^, ^ep1 are distributed as shown in the left and middle panels above. However, l is only restricted to be non-negative; hence, basically, there is no upper bound for l ^, and in our case l ^ ranges from a minimum of 0.01 to a maximum of 42,736. Out of the 120 l ^s, 37 are greater than 5, 6 are greater than 100 and 3 are greater than 10,000. With this wide distribution, it is hard to plot the entire histogram with the same scale. We decide to plot it only up to a maximum of 5, and show the rest together as “bigger than 5.” Therefore, the rightmost spike in the right panel above actually refers to the distribution of “lX5.”

結果 (繁體中文) 1:

圖2.分佈所有受試者的三個估計的參數（J 1，^ E，L ^）的。兩個參數j和e被限制在區間[0，1]。因此，0pj ^，^ EP1分佈如上面的左邊和中間板。但是，L是僅限於非負; 因此，基本上，沒有上限為L ^，並在我們的情況下L ^範圍從最小的0.01至最多42736。出120升^ S的，37個是大於5,6是大於100和圖3是大於10,000。有了這個分佈廣泛，很難用同一尺度來繪製整個柱狀圖。我們決定繪製它只能最多的5，共同展示，其餘為“大於5”，因此，在右側面板最右邊的尖峰上面實際上是指分佈“LX5”。

結果 (繁體中文) 2:

圖 2.所有主體的三個估計參數（j、e、l +）的分佈。參數 j 和 e 都限制為間隔 [0， 1]。因此，0pj_、[ep1]分佈于上面的左側和中間面板中。但是，l 僅限於非負數;因此，基本上，l = 沒有上限，在我們的例子 l = 範圍從最小 0.01 到最大值 42，736。在 120 l =s 中，37 大於 5，6 大於 100，3 大於 10，000。有了這種廣泛的分佈，很難用相同的比例繪製整個長條圖。我們決定最多繪製 5 個，並將其餘部分一起顯示為"大於 5"。因此，上面右側面板中最右側的峰值實際上是指"lX5"的分佈。

結果 (繁體中文) 3:

圖2。所有受試者三個估計參數（j^，^e，l^）的分佈。參數j和e都被限制在區間[0，1]。囙此，0pj^，^ep1的分佈如上面的左面板和中面板所示。然而，l僅被限制為非負；囙此，基本上，l^沒有上限，在我們的例子中，l^的範圍從最小值0.01到最大值42736。在120 l^s中，37個大於5，6個大於100，3個大於10000。由於這種廣泛的分佈，很難用相同的比例繪製整個長條圖。我們决定將其繪製為最多5個，並將其餘部分顯示為“大於5”。囙此，上面右側面板中最右邊的尖峰實際上是指“lX5”的分佈