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...


Поділ обсмоктувати системи
Таким чином, використання теорії статистичних рішень обмежує опис процесу сприйняття в змісті подальшої диференціації різних функціональних систем, таких, як система пам'яті й система ухвалення рішення й т.д.

Ці системи в рамках статистичної теорії описуються як одна система. Вертаючись до питання про існування порога (диференціальн і абсолютного), потрібно визнати корисність припущення про існування порога. Ні теорія ухвалення рішення, ні експериментальні дані, отримані дотепер, не суперечать цій гіпотезі.

Однак теорія статистичних рішень указує одночасно на обмеженість поняття порога. Зокрема, як це було показано, теорії високого й низького порогів істотно використовують нееквівалентність величин і Х,0. У досвідах із примусовим вибором у двох або декількох інтервалах поняття порога не може бути використано, тому що простір сигналів виявляється багатомірним. З іншого боку, поняття порога ДО0 виявляється тут застосовним.

Теорія статистичних рішень приводить також до розуміння іншого важливого факту, а саме до розуміння того, що поріг і поріг можуть змінюватися під впливом несенсорних факторів. Існує зв'язок від обсмоктувати ланцюгів, відповідальних за ухвалення рішення, що визначає значення порога К.

Цей зв'язок функціонує на підставі несенсорної інформації й інформації, що надходить із пам'яті.

Механізм цього зв'язку вивчений поки недостатньо. Теорія статистичних рішень дає можливість одержати його строгий опис завдяки функції % і порогу ДО0, і саме в цьому її істотне значення для теорії порога. Представляється досить правдоподібним існування абсолютної чутливості рецепторів. Однак абсолютний поріг важко виявити, тому що безпосередньо за рецептором включені складні обсмоктувати ланцюжки, що володіють значним власним шумом. Саме ці ланцюжки визначають імовірність фіктивної тривоги психометрической функції.

Ці ланцюжки визначають також варіабельність залежно від несенсорної інформації.
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