![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Пример: Ситуация «Охотник».
Состояние среды: h1 – заяц есть; h2 – зайца нет. Гипотезы: H1 – заяц есть; H2 – зайца нет. Априорная информация: Среди охотников прошел слух: «В лесу зайцев видимо–невидимо!». Жители окрестных деревень, видевшие много охотников (и собравшие «статистику»), говорят: «Заяц есть! Каждые 9 из 10 охотников возвращаются с зайцем». Апостериорная информация: ej – шорох в кустах, который слышит охотник. Априорные вероятности: q1=0, 9 – вероятность, с которой охотник ожидает встретить зайца; q2=0, 1 - вероятность, с которой охотник ожидает его не встретить. (q1+q2=1). Апостериорные вероятности: p(ej /h1)=0, 2 – вероятность того, что данный шорох в кустах вызван зайцем; p(ej/h2)=0, 8 - вероятность того, что данный шорох имеет другую причину (ветер, мышь и пр.). Порог принятия решения: λ 0 = Отношение правдоподобия: λ (ej)= Принятие решения: Применяя сформулированное выше правило принятия решения, получаем: λ (ej) < λ 0 (т.к. 4< 9), что означает принятие гипотезы H1 – «Заяц есть!» и выполнение соответствующего действия: «Стрелять!». В случае получения охотником другой априорной информации могут измениться априорные вероятности, из-за чего изменится порог принятия решения и, как следствие, может быть принято другое решение: Например, жители окрестных деревень говорят охотнику: «Заяц не то чтобы он есть, но и не то, чтобы его не было». Тогда: Априорные вероятности: q1=q2=0, 5. Порог принятия решения: λ 0 = 1. Принятие решения: в той же ситуации имеем λ (ej) > λ 0 (т.е. 4> 1), следовательно, принимается гипотеза H2 - «Зайца нет!» - и охотник воздерживается от выстрела. 3.1.2. Стратегия принятия решения
Введем обозначения, которые будут использоваться в задаче измерения чувствительности сенсорной системы, и рассмотрим случай измерения абсолютной чувствительности: - состояние среды: h1 - стимул есть в пробе - обозначаем это S (от английского термина «Stimulus» - «Стимул»); h2 - стимула нет в пробе - обозначаем n. (от английского термина «noise» - «шум»); - гипотезы: H1 - «стимул в пробе есть»; H2 - «стимула в пробе нет»; - ответы испытуемого: R1 - ответ «стимул есть» - обозначаем Y (от «Yes»); R2 - ответ «стимула нет» - обозначаем N. (от «No»). Все возможное множество сочетаний возможных состояний среды h и ответов испытуемого R в этом случае может быть представлено простой четырехклеточной матрицей:
Таблица 4
|