Cтраница 4
Структура испытательного процесса может быть представлена следующим образом: на каждом шаге используются данные ( / - 1) предшествующих шагов. При выполнении критериев принимается решение о выборе гипотезы Я0 или Н, данные предшествующих шагов сбрасываются, и в течение следующих ( /) шагов происходит накопление данных. [46]
Этап принятия решения содержательно детерминируется характером сформированного перцептивного образа. Иначе говоря, в процессе актуализации и выбора гипотез особенности образа обеспечивают избирательность актуализации тех или иных гипотез. [47]
Почему такое правило обеспечивает минимум вероятности ошибки при выборе гипотез. [48]
В литературе такой подход к выбору гипотез часто называют принципом ( или критерием) максимума апостериорной вероятности [4, 5, 7], поскольку предпочтение отдается гипотезе, которой соответствует максимальное значение апостериорной вероятности. Байесовское правило решения автоматически обеспечивает минимизацию вероятности ошибки при выборе гипотез и, следовательно, является наиболее разумным правилом при оценке качества передачи информации в системах связи. [49]
Однако предварительное получение кривых регрессий / э ф ( X) и / э ( X) из отдельных анализов выборок Мэ ф и Мф также связано с некоторой потерей первоначально имеющейся экспериментальной информации из-за огрублений, вносимых при выборе теоретической модели для описания этих функций. Кроме того, такой вариант анализа излишне осложнен как необходимостью выбора гипотезы теоретического описания фона, так и самим проведением предварительного анализа в целях определения вспомогательных кривых регрессии. Поэтому данный метод учета результатов фоновых измерений следует применять только в том случае, когда имеются надежные дополнительные сведения о функции распределения фоновых событий. Так, например, иногда имеются теоретические основания принять наиболее простую гипотезу о равномерности распределения фоновых событий. [50]