信号(g)论_跨考网
①击中:(x)当信号出现时QSNQ,被试报告为“有”,以y/SN表示。我们把q个判定的概率称为击中的条g概率Q以PQY/SNQ表C?/p>
②虚报:(x)当只有噪韛_现时QNQ,被试报告“有”,以y/N表示。我们把q个判定的概率称惊条件概率,以PQY/NQ表C?/p>
③漏报:(x)当有信号出现Ӟ被试报告为“无”,以n/SN表示。把q种判定概率UCؓ(f)漏报条g概率Q以PQn/SNQ表C?/p>
④正拒l:(x)当无信号而只有噪韛_现时Q被试报告ؓ(f)“无”,以n/N表示。我们把q个判定的条件概率称为正拒斥的条g概率Q以PQn/NQ来表示?/p>
?a target="_blank">l计?/a>的观Ҏ(gu)Ԍ信号(g)就是要(g)验两个统计假设H0Q无信号Q和H1Q有信号Q的真伪?/p>
在获得多ơ测试得到对信号的印象之后,被试的头脑中生两U分布,一个噪音的Q一个是有噪韌景的信号。有一些感觉印象模p,卛_能是噪音也可能是信号Q于是两个分布中间有重叠。两个分布的距离取决于信L(fng)清晰E度和被试感觉的灉|性。这Ӟ一个判断标准必d定,从而指D试决定什么样的刺Ȁ可以被判断为有Q而其他的不可Q?/p>
图中黑色部分报,也叫错误Q斑炚w分ؓ(f)漏报Q也叫β错误;灰色部分ؓ(f)正确否定Q深灰色部分位击中;图中d' 表示感觉q程Qβ表C决{过E,q且我们可以看出如下关系Q?/p>
l计决策需要的两个基本假设以及(qing)两个相等的有重叠的正态分布都满Q于是统计原理能成ؓ(f)信号(g)论的数学基?/p>
最优决{原则判断标准的定是按照最优原则进行的Q也是让期望值最高,使收益值最大,因此最优决{标准实际就是按照最大期望值标准确定的。hc被试在定判断标准时实际受三个因素影响Q?/p>
①信号和噪音之先验概率大②判定l果的奖惩多③被试要达到的目的?qing)其他有兛_?QL别力指数d'?qing)接受者操作特性曲U接收者操作特性曲U:(x)对于已经形成分布印象的信P如果我们击中率作ؓ(f)虚报率的函数Q当决策q程标准׃守向大胆方向UdӞ我们得到接收者操作特性曲U,曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,不过是在几种不同的判定标准下所得的l果是?jin)?/p>
在一条接收者操作特性曲U中Q简UROC曲线Q,不同的点代表不同赏罚值激励出的不同判定标准,而每个点的斜率就是Ԍ判别力指数d'Q即观察者的敏感性,也是信号和噪韛_布之间的距离Q对应感觉过E,ROC曲线与对角线间的最大距d' = (MSN-MN)/σN = ZSN-ZN (M是信号分布的q_?判断标准βQ做出决{的分界U,人根据最优原则主划定的标准Q对应决{过E,ROC曲线上点的切U斜率?= OSN/ON (O是正态表中的U坐标?判断标准CxQ表C判断标准的另一U方法,其实际表C判断标准截点处的刺Ȁ的物理强度,也就是感觉阈限CX = IS - (IS-IN)/ d' × ZS4Q信h论的应用(1Q有无法当主试呈现刺Ȁ之后Q让被试判定所呈现的刺Ȁ中有无信Pq给与口头报告?/p>
Q?Q评h也较多重决策法,呈现刺激的方式同有无法一P要求被试Ҏ(gu)自信度给出更l腻划分的有无的{评h(hun)Q得出的评h(hun)是一个从有到无的q箋(hu)体?/p>
Q?Q迫选法被试q行判断之前Q信号和噪音都呈现数ơ,让被试再对它们进行判断。一般多用二迫选法Q即呈现一ơ噪音一ơ信受?/p>
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