Modelo de Difusión con Deriva

El Modelo de Difusión con Deriva (DDM, por sus siglas en inglés) es un marco matemático para comprender la toma de decisiones binarias rápidas, modelando la acumulación de evidencia a lo largo del tiempo como un paseo aleatorio con deriva. Desarrollado por Roger Ratcliff en la década de 1970, predice tanto las probabilidades de elección como las distribuciones de los tiempos de respuesta, proporcionando información sobre los procesos cognitivos subyacentes a las decisiones en tareas de discriminación perceptual, memoria de reconocimiento y elección.