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...


Оцінка власних шумів детектора
Експериментальні дані показують, що існує залежність внутрішніх шумів від зовнішнього сигналу s, що, очевидно, пов'язане зі зміною внутрішньої структури обсмоктувати ланцюга, що приймає рішення. Тому перехід від психометрической функції до М-Функції є істотним. Не слід думати, що психометрические функції несуть таку ж інформацію про систему, як М-Функції. Перехід від психометрических функцій до М-Функцій використовує значну додаткову інформацію, що ставиться до обсмоктувати системі, що приймає рішення. До неї ставиться, зокрема, використання відносини правдоподібності й нормальних апостеріорних плотностей імовірності.

При побудові М-Функцій по експериментальним психометрическим функціях можна відмовитися від припущення про нормальність функцій. Для того щоб перевірити допущення нормальності, досить для сімейства психометрических функцій побудувати РХ процесу рішення й потім оцінити параметр для кожної крапки РХ.

Як відомо, у випадку нормальних плотностей на одній РХ параметр зберігає постійне значення. Якщо при переході від однієї крапки до інший параметр змінюється, то це показує, що РХ, заснована на нормальній апроксимації, незадовільно описує експериментальні РХ. У цьому випадку експериментальні крапки належать нормальним теоретичним; кривим з різними значеннями параметра. Такий випадок дійсно мав місце при апроксимації експериментальної РХ.

Середнє значення параметра було прийнято рівним, у той час як два інших знайдених значення для виявилися рівними 1,20 і 1,36 відповідно. Це вказує або на неточність нормальної апроксимації РХ із рівними дисперсіями, або взагалі на неприпустимість нормальної апроксимації. Цю неточність можна помітити також на кривій, де є помітне відхилення теоретичної кривої від експериментальних крапок.

Останнє застосування таблиць пов'язане з побудовою М-Функцій за значеннями параметра. Маючи значення параметра, можна швидко побудувати теоретичну М-Функцію або РХ. Так, наприклад, для того щоб одержати М-Функцію, досить уважати значення р у першому вертикальному стовпці таблиці, а відповідні значення параметра - в останньому вертикальному стовпці під значенням. При цьому для значень М-Функції виходить наступна таблиця. Аналогічно по таблицях можна побудувати теоретичні РХ. Для цього, задаючись значеннями параметра, потрібно знаходити в таблиці відповідні їм значення ймовірностей.
Стр. статті: 1 2 3 4
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