La teoría de la inhibición se basa en la suposición básica de que durante la ejecución de cualquier tarea mental que requiera un mínimo de esfuerzo mental, el sujeto en realidad pasa por una serie de estados latentes alternos de distracción (no trabajo 0) y atención (trabajo 1) que no pueden ser observados y son completamente imperceptibles para el sujeto.
Adicionalmente, se introduce el concepto de inhibición o inhibición reactiva que también está latente. Se supone que durante los estados de atención, la inhibición aumenta linealmente con una pendiente a 1 y durante los estados de distracción, la inhibición disminuye linealmente con una pendiente a 0. De acuerdo con este punto de vista, los estados de distracción pueden considerarse una especie de estado de recuperación.
Se supone además que cuando la inhibición aumenta durante un estado de atención, dependiendo de la cantidad de aumento, también aumenta la inclinación a cambiar a un estado de distracción. Cuando la inhibición disminuye durante un estado de distracción, dependiendo de la cantidad de disminución, aumenta la inclinación a cambiar a un estado de atención. La inclinación a cambiar de un estado a otro se describe matemáticamente como una tasa de transición o tasa de riesgo, lo que hace que todo el proceso de alternar tiempos de distracción y tiempos de atención sea un proceso estocástico .
Una variable aleatoria continua no negativa T representa el tiempo hasta que ocurra un evento. La tasa de riesgo λ ( t ) para esa variable aleatoria se define como el valor límite de la probabilidad de que el evento ocurra en un pequeño intervalo [ t , t + Δ t ]; dado que el evento no ha ocurrido antes del tiempo t , dividido por Δ t . Formalmente, la tasa de riesgo se define por el siguiente límite:
La tasa de riesgo λ ( t ) también se puede escribir en términos de la función de densidad o función de densidad de probabilidad f ( t ) y la función de distribución o función de distribución acumulativa F ( t ):
Las tasas de transición λ 1 ( t ), del estado 1 al estado 0, y λ 0 ( t ), del estado 0 al estado 1, dependen de la inhibición Y( t ): λ 1 ( t ) = ℓ 1 (Y( t )) y λ 0 ( t ) = ℓ 0 (Y( t )), donde ℓ 1 es una función no decreciente y ℓ 0 es una función no creciente. Tenga en cuenta que ℓ 1 y l 0 dependen deY , mientras que Y depende de T . La especificación de las funciones l 1 y l 0 conduce a los distintos modelos de inhibición.