Статистическая природа сенсорных явлений

Статистическая теория решений (теория обнаружения сигнала) основана на положении о том, что сенсорные системы всегда работают на фоне шума и для разных уровней шума существуют разные пороги. Таким образом, мы имеем 2 кривые распределения: 1. Когда имеется только шум, 2. Когда имеется сигнал на фоне шума. В опытах по обнаружению сигнала испытуемый должен был указать, слышит ли он сигнал. При таких пробах возможно 4 исхода:

1. Сигнал есть и испытуемый говорит да.

2. Сигнала нет и испытуемый говорит да

3. Сигнал есть и испытуемый говорит нет

4. Сигнала нет и испытуемый говорит нет

При ответе испытуемый использует некоторый критерий. Например, на рисунке критерий А1 является «решительным», т.е. испытуемый не пропускает сигналы, но и имеет большое количество ложных тревог. Критерий А3 – осторожный: испытуемый не дает ложных тревог, но и пропускает практически половину сигналов. Из этого следует, что критерий А2 – оптимальный, он позволяет давать наибольшее число правильных ответов, при минимуме ошибок. Но это так, только исходя из допущения, что плата за правильные ответы и штраф за неправильные равноценны. Однако, если мы предположим, что испытуемому платят за правильные ответы, но не берут штраф за неправильные, то критерий принятия решений сдвинется вправо (испытуемый будет указывать, что он слышит сигнал каждый раз, и, хотя, это ведет к большому количеству ложных тревог, за это он не будет никак платить). Рассмотрим эксперимент, называемый платежной матрицей. Согласно этой матрице испытуемый получает 10 центов за каждый обнаруженный сигнал и 4 за каждый правильный ответ об отсутствии сигнала. При этом он сам должен платить по 2 цента за каждую ошибку любого типа. В этом случае наиболее выигрышным будет критерий, смещенный от А1 к А2. Таким образом, испытуемый располагает свой критерий в точке, где ожидаемая величина оплаты максимальна.

Рассмотрим опыт, в котором все пробы были бы пустыми, а награды и штрафы давались таким образом, что зависимость вероятности попадания от вероятности ложных тревог изображается диагональю А. Тогда, если в пробах действительно будет предъявлен сигнал, диагональ сместится выше (А1). Это говорит о том, что форма кривой отражает чувствительность человека к сигналу и может быть использована как ее мера. Такая диагональ называется рабочей характеристикой приемника (РХП).