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...


Висновок бейесовского оптимального правила
Таким чином, якщо просто використовувати бейесовскую стратегію, втрати R можуть бути дуже великі. Величину втрат R можна зменшити, якщо використовувати бейесовское рішення для значення, що відповідає максимальному бейе-совскому ризику. Rmax- У цьому випадку втрати не будуть перевищувати Розгляд минимаксного критерію дозволяє встановити, що в цьому випадку також використовується вирішальне правило (з наступним визначенням невідомої ймовірності з умови максимуму ризику).

Послідовний аналіз.При застосуванні бейесовского критерію обсяг спостережень статистики вважається фіксованим. Наприклад, можна вважати, що для ухвалення рішення зроблено п незалежних спостережень. Інша можливість полягає в тому, щоб задати ймовірності а й Р и побудувати досвід так, щоб лепеха досягалися при мінімальному середнім числі спостережень. Ця процедура називається послідовним аналізом.

Послідовний аналіз для досягнення заданих значень а й Р іноді дозволяє виконати менше число досвідів у порівнянні із числом досвідів при фіксованій вибірці. З опису послідовного рішення видно, що на кожному кроці для ухвалення рішення також використовується вирішальне правило. До цих нір розглядалися прості гіпотези. Важливо знати, чи збережеться правило відносини правдоподібності у випадку складних гіпотез? Виявляється, для складних гіпотез правило відносини правдоподібності також має місце.

Складні гіпотези є твердженнями типу- деякі безлічі станів природи. Як уже вказувалося, у цьому випадку твердження не містять точного переліку всіх станів, тому що вони визначаються умовами. Виявляється, оптимальне вирішальне правило бейесовской стратегії збіжиться із правилом, але апостеріорні щільності ймовірності варто замінити апостеріорними плотностями ймовірності. Бейесовская стратегія у випадку перевірки альтернативної гіпотези також при деяких обмеженнях приводить до правила відносини правдоподібності.
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