时间会告诉我们-在选择嘈杂时恢复偏好

然后，对于任何（x，y）∈ D、 u（x）≥ u（y）表示F（y，x）q-FSD F（x，y），u（x）>u（y）表示F（y，x）q-SFSD F（x，y），因为q=p（x，y）/p（y，x）。证明基于q-FSD对独立pertu rbations不变性的认识。每当SCF-RT（p，f）满足f（y，x）q-FSD f（x，y）时，则通过对数加性或乘性n噪声静止满足f（y，x）q-FSD^f（x，y）扰动响应时间后获得的SCF-RT（p，^f）。从对称RUMCFs获得的RUM NCF的情况就是这种见解的自然应用。然而，我们的偏好揭示准则的稳健性在更普遍的情况下适用于任何数据生成过程的扰动，而该准则对这些扰动具有约束力。这可能是一个非对称的随机效用模型，也可能是下一节研究的序列抽样模型之一。4.2从心理学的角度来看，产生随机选择和反应时间的不同方式是通过在心理学和神经科学中广泛使用的顺序抽样模型。二元选择问题的基本构造块是Ratcliff（1978）的漂移扩散模型（DDM）。具有恒定边界的DDM由漂移率u给出∈ R、 a如果没有对效用差异分布的充分支持，一些响应时间可能只会因为额外的噪声而出现，但决不会由已实现的效用差异产生。这些反应时间的分布不会提供有用信息，也不符合计时关系。扩散系数σ>0，对称势垒B和-B>0时的B。s-tochasticprocess从Z（0）=0开始，并根据布朗运动Z（t）=udt+σdW（t）随时间演化。该过程导致选择x（分别为y），如果上部（分别为。