Теорії статистичних рішенні
Основні поняття
Дискретні процеси
Психофізичні закони
Енергетичний детектор
Відомості з теорії ймовірностей
Поняття оптимальності Поняття оптимальностіПочаток оптимальності. Порівняння апостеріорних імовірностей гіпотез для вибору однієї з них привело до вирішального правила виду. Правило використовує поріг...
Контактні дані Москва, Смольна вул., 10А
Телефон: +7 (495) 559 79 66
Телефон: +7 (495) 600 88 55
Сенсорний простір Сенсорний простірОднак сенсорний простір є в такому ж ступені реальним, як і простір стимулів, тому що є відбиттям останнього. Побудова такого простору становить одну з основних завдань психофізики й одержало назву шкалирования. Перша...
Теорія високого порога Теорія високого порогаПередбачається, що є досить високий постійний стимульный поріг. Він розташований приблизно на відстані Зап вище за середнє значення власного шуму системи. Шум дуже рідко перевищує такий поріг, тому щира ймовірність фіктивних тривог...


Дослідження обсмоктувати систем
Поріг є критичне значення стимулу. Саме в цьому змісті розуміли поріг Вебер, Фехнер, Кравков і інші дослідники. Тут уже може бути немонотонною функцією.

Варто розглянути випадки. Характер кривої легко пояснити, якщо звернутися до плотностям імовірності. При негативних значеннях х величина більше величини функції, тому відношення правдоподібності спочатку убуває від нескінченності при одиниці в крапці х = а. Це убування є наслідком зростання значень функції при збільшенні х. Потім є інтервал, у якому через різке зростання ріст функції вповільнюється.

У крапці відношення правдоподібності ще раз робиться рівним одиниці. Потім функція знову зростає внаслідок збільшення функції. Важливо вміти описати процес рішення, здійснюваного сенсорною системою. Тому що рішення приймається відповідно до детермінованого правила, то при прийнятті або відхиленні гіпотези можна зробити помилку двох видів. Якщо ми відхиляємо гіпотезу Нх, коли вона щира, то відбувається помилка першого роду.

Якщо ми приймемо гіпотезу коли вона в дійсності не має місця, то відбувається помилка другого роду. Вибір границі, що розділяє Гх, Г2, однозначно визначає ймовірності помилок першого й другого родів. Ця залежність називається робочою характеристикою рішення. Величина 1 - Р дорівнює ймовірності правильного рішення про гіпотезу Н2, коли вона щира.

Надалі Р називається ймовірністю виявлення. Величина а дорівнює ймовірності помилкового рішення на користь гіпотези, коли в дійсності має місце hx.

Тому а називається ймовірністю фіктивної тривоги. Дві інші ймовірності, 1 - а й р, тоді визначені. Тому ймовірності Р, P {hij повністю описують процес рішення. Якщо вибирають різні значення порога, то одночасно змінюються як імовірність р, так і ймовірність фіктивної тривоги. При цьому ймовірність а дорівнює площі під кривою праворуч від, а 1 - р дорівнює площі під кривій, розташованої також праворуч від крапки.
При збільшенні порога обидві ймовірності, 1 - р и а, збільшуються й при - оо стають рівними одиниці. При зменшенні обидві ймовірності зменшуються й при = - оо стають рівними нулю.

Отже, імовірності 1 - р и а залежать від як від параметра. Виключивши, можна одержати РХ як функцію а.
РХ є вичерпною характеристикою системи, що приймає рішення за правилом. РХ системи для нормальних апостеріорних плотностей і й різних а1 і про 2.
Стр. статті: 1 2
Закон Вебера Закон Вебера М-Функція як характеристика диференціальної чутливості. Значення М-Функції не вичерпується характеристикою абсолютної чутливості детектора. Вона може також використовуватися (і в цьому, бути може, її основне значення) для характеристики...
Проблема шкалирования Проблема шкалированияПростір відчуттів. Шкалирование. Здатність людини до відчуття можна зрівняти з виміром фізичної величини. Якщо ви вимірюєте приладом фізичну величину, то остання ніколи не може бути обмірювана точно. Будь-який як завгодно зроблений прилад...
Copyright (c) 2009