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...


Робітники характеристики
Дискретні випадкові величини відіграють важливу роль не тільки у фізику й техніку, але також у психофізиці й фізіології. Це пов'язане з формою сигналів окремих нейронів або обсмоктувати ланцюжків. Сигнали представляються послідовністю однакових імпульсів.

Корисна інформація в такому сигналі передається частотою проходження імпульсів. Якщо корисний сигнал відсутній, то є нерегулярна, випадкова послідовність імпульсів (фонова активність нейрона).

Така послідовність імпульсів звичайно добре описується розподілом Пуассона. У зв'язку з розвитком налипати техніки метод робочих характеристик почав широко застосовуватися для аналізу окремих нейронів і обсмоктувати ланцюгів.

Тому тут розглядається побудова РХ дискретних випадкових величин (дискретних процесів), описуваних біноміальними, геометричним розподілами, а також розподілом Пуассона. Найпростіша й разом з тим найбільш важлива дискретна випадкова величина пов'язана з випробуваннями.

Проводиться т незалежних випробувань, у кожному з яких випадкова величина може приймати значення з імовірністю р або значення з імовірністю. Випадковою завбільшки досвіді є. За випадкову величину Y у т досвідах приймається число одиниць, що з'явилися. Послідовність випробувань Бернуллі одночасно породжує дискретний випадковий процес.

Вибіркова функція такого процесу складається з послідовності нулів і одиниць. При завданні біноміального розподілу необхідно знати число випробувань т і ймовірність успіху р у кожному випробуванні. Ці величини зазначені праворуч від рис під знаком імовірності в.

Для того щоб зрозуміти, як визначаються відношення правдоподібності й РХ дискретної випадкової величини, зручно розглянути окремий випадок випробувань Бернуллі, коли. Отже, є випадкова величина X, що приймає значення 0 і 1 з імовірностями. При побудові РХ приймемо, що розподілу р и р відповідно при наявності сигналу й шуму визначаються формулами. Таким чином, РХ для дискретної випадкової величини є безперервною функцією, що складається із прямолінійних відрізків.
Стр. статті: 1 2 3
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