最优β和似然比β是一个β吗？

rt~~
还是没有关系的两个量？
被这两个β搞晕了。。

虽然我也没见过最优β这个概念，实验只看了朱滢。但是觉得麦斯威尔和SUWEN的观点比较对，似然比不是固定值。

[ 本帖最后由 夜妆426 于 2009-8-15 15:43 编辑 ]

帮顶吧。。我已经完全忘记了。。。

原帖由 freeze5 于 2009-7-29 13:52 发表
从定性的角度，我可以理解，最优β是一个在给定条件下精确的标准，而似然比β是被试实际的反应结果
但我总觉得定量的来看，两个β根本没有可比性，5楼说是“同一个概念的不同计算方法”，但我看不出两个β是同 ...

这个我怎么理解的是似然比是一个变化的精确标准，而最优β是被试使用的判断标准所得的结果.....

嗯。。在机器中是可以采用一套复杂的计算方法确定的，也就是说在机器中两个β在计算方法，也就是量上是能够统一的。。而在人类中却无法做到如机器中这样在计算方法上的定量的统一。。我基本明白了。。自己原来的困惑也在这里，这是心理学的特殊性以及人和机器的本质差别决定的。。谢谢楼上诸位和笔为剑大大~呵呵。。

上楼是我新的思考,版主一定要给加点分啊

我的思考：最优β和似然比β是一个β，它们是同一个量的不同表述。
理由：书中有言最优决策公式的确定是按照最优决策原则进行的，也就是期望值最高，使收益值最大，因此最优决策标准实际就是按照最大决策标准确定的，人类被试在确定判断标准时实际受到三个因素影响：1、信号和噪音之先验概率大小2、判定结果的惩罚多少3、被试要达到目的去及其他有关因素
可以参照书中公式
将β反映在图形中就是拟然比值，此拟然比值是根据图形中的击中纵坐标和虚惊纵坐标比值来确定。
它们两者是同一概念的不同计算方法
前面我的思考有不妥当的地方.
孟的书中关于信号检测论有这样的说法:无论是无线电工程的侦察反应系统还是人类被试,是怎样对某特定信号进行判断的呢?首先要定出一个判断标准,而这个判断标准的确定是按最优决策原则进行的,即按这个标准判断,会使反应更准确,尽量少犯错误.作为一部电子仪器,就是要其发应灵敏度准确.作为人类被试就是要能正确的反应.为达到此目的,就要确定一个最优的决策标准.因为按期望值决策,会使得益最大,所以,最优的决策标准就是按最大期望值决策规则确定的,在无线电工程系统中,依据信号的不同情况,采用一套复杂的计算(最大后验概率和最大拟然比原则)来确定类似简单统计双择-假设检验中判定区间的临界值,目的是为了提高机器传输信息的可靠性.
同意楼上麦斯威尔的这个回答:
“最优β”也就是在给定信号强度和敏感性水平下，最大收益的似然比β值。
这个最大收益是β值也就是考虑到先定概率、奖惩、利益得失等来判断的一个最佳的的判断力标准。
回到问题上，也就是说似然比是一个变动的值，它与传统阈限不同，它不是固定不变的，随着先定概率和奖惩变化，
最优β是似然比β其中一个情况，也就是最optinal的那个β值，它包含在β中。
综合以上思考和书中说法可以说当是人做判断时最优β就是依据期望值最高，使收益值最大,当机器做判断时就采用一套复杂的计算(最大后验概率和最大拟然比原则)来确定类似简单统计双择-假设检验中判定区间的临界值,目的是为了提高机器传输信息的可靠性.可以说楼上说法是有道理的.

原帖由 freeze5 于 2009-7-29 21:06 发表
就是杨书里那个βopt，在信号检测论两个指标里

杨的书上信号检测两个指标里面写的这个β，也就是似然比（likelihood ratio）。

“最优β”也就是在给定信号强度和敏感性水平下，最大收益的似然比β值。
这个最大收益是β值也就是考虑到先定概率、奖惩、利益得失等来判断的一个最佳的的判断力标准。

回到问题上，也就是说似然比是一个变动的值，它与传统阈限不同，它不是固定不变的，随着先定概率和奖惩变化，
最优β是似然比β其中一个情况，也就是最optinal的那个β值，它包含在β中。

就是杨书里那个βopt，在信号检测论两个指标里

我插问一下~~~

这个“最优β”在哪本书出现的？

我看书一直没见到过这个概念