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...


Визначення порога в психофізиці
Проводиться вертикальна пряма. У крапках її перетинання із РХ зчитуються ймовірності р. Відповідні значення зчитуються на РХ. Якщо потрібно зробити зворотний перехід від М-Функції до РХ, то варто скористатися сімейством М-Функцій для різних значень імовірності р, обумовлених у крапці перетинання М-Функцій з віссю ординат. Зв'язок між РХ і М-Функціями можна успішно використовувати для аналізу обсмоктувати системи.

Деякі сторони процесу рішення краще помітні при використанні М-Фупкцпи. Це ставиться, наприклад., до залежності ймовірності р від відносної інтенсивності сигналу, яку можна простежити по однієї М-Функції. З іншого боку, для з'ясування залежності р від р потрібне сімейство РХ. Однак варто помітити, що сімейство РХ повністю еквівалентно сімейству М-Функцій. При побудові М-Функції важливо правильно вибрати її аргумент.

У найпростішому випадку нормальних розподілів з однаковими дисперсіями аргументом М-Функції, як видно з рівнянь, є параметр. Однак уже у випадку нормальних розподілів з різними дисперсіями as і ап параметр не можна використовувати як аргумент М-Функції.

Для вибору аргументу М-Функції варто використовувати еквівалентність М-Функції РХ. При цьому для однієї РХ аргумент М-Функції зберігає постійне значення. Так, у випадку нормальних апостеріорних плотностей і з різними дисперсіями для вибору аргументу М-Функції зручно перейти до РХ в імовірнісному масштабі. Таким чином, якщо як аргумент М-Функції вибрати параметр s, те варто розглянути сімейство М-Функцій, що залежать від параметра ц.

Параметр s можна використовувати як аргумент М-Функції для розподілу Пуассона. Теорія статистичних рішень дозволяє виділити істотні параметри процесу ухвалення рішення. Ними є 0 і.

З іншого боку, класичний поріг не визначає повністю ймовірності р і, отже, не дозволяє описати процес рішення. Тому рішення питання про існування порога не може зробити впливу на опис сприйняття слабких сигналів. Це питання є чисто гносеологічним.
Стр. статті: 1 2 3 4 5
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