信号检测论的反应标准和判断标准β。急!!!
发烧是信号，非发烧的是噪音。这时需要严格判断，出错率低。发烧的要被隔离，一旦此信号出现就要被隔离，做出反应。
反应偏向指标：判断标准β与报告标准C判断标准β，或称似然比，反映了个体对信号出现的判断标准的严格程度。当β大于1，被试判断标准严格；接近1表示标准适中；小于1则表示标准宽松。
信号检测论判断标准：是观察者反应偏向的度量，常以似然比，标准或报告标准C来进行衡量。
【答案】：（1）信号检测论的含义 信号侦察论（Signal detection theory）又称为信号检测论、信号觉察论，是一种测量感受性的理论，但它与用感觉阈限来测定感受性的理论不同，在以感觉阈限作为测量感受性指标时，除感受性外，被试的主观判定标准对感觉阈限是有影响作用的。
如果噪音多于信号，标准就比较宽松。hemei412的意思是，β=击中率坐标/虚报率坐标。d‘=虚报率p对应的z分数-击中率P对应的z分数（应该是ZN-ZSN，反正肯定是两者之差）信号检测论的内容比较多。你还是多看看书吧，不知道你还想知道什么，一两句也说不清。我用的是北大朱滢老师的那本。
似然函数的分布类型
假定一个关于参数θ、具有离散型概率分布P的随机变量X，则在给定X的输出x时，参数θ的似然函数可表示为 其中， 表示X取x时的概率。上式常常写为 或者 。需要注意的是，此处并非条件概率，因为θ不（总）是随机变量。
L（θ）=L（x1，x2，…，xn；θ）=ΠP（xi；θ）称为似然函数。统计学中，似然函数（Likelihood function），或简称似然，是一种关于统计模型参数的函数。
便可以知道投掷若干次后出现各种结果的可能性。比如说，投两次都是正面朝上的概率是0.25：从另一个角度上说，给定“投两次都是正面朝上”的观测，则硬币正面朝上的概率为0.5的似然是 尽管这并不表示当观测到两次正面朝上时 的“概率”0.25。
对于 维向量 的高斯分布：上式就是高斯分布的似然函数。使用一个观测数据集来决定概率分布的参数的一个通用规则是寻找使似然函数取得最大值的参数值。简化后续数学分析和有助于数值计算，写作对数形式：关于 ，最大化函数可以求得最大似然解：这是样本均值，及观测到的{ }的均值。
似然函数通常表示为L（θ），其中θ表示模型的参数。给定一组观测数据x，似然函数L（θ）的值表示在参数θ下，观测数据出现的概率。换句话说，似然函数给出了在不同参数值下，观测数据出现的可能性。
关于信号检测论中反应偏向的指标之一--似然比的问题
发烧是信号，非发烧的是噪音。这时需要严格判断，出错率低。发烧的要被隔离，一旦此信号出现就要被隔离，做出反应。
信号检测论判断标准：是观察者反应偏向的度量，常以似然比，标准或报告标准C来进行衡量。
【答案】：A、B 信号检测论有两种指标，辨别力指标和判断标准。判断标准是观察者反应偏向的度量，常用似然比β和判断标准C来进行衡量。
我认为是这样的： 反应偏向主要受信号出现的先定概率和主试的奖惩标准影响，其他的诸如情绪，意志在此不作讨论。
f检验和似然比检验的区别
实际上F检验、拉格朗日乘数检验（LM）都是wald检验的一种特殊形式；在大样本条件下，LM检验、似然比检验（LR）、wald检验都是渐进等价的。
深入解析：似然比检验的精髓与实践应用 在统计学的殿堂中，似然比检验是一种强有力的工具，用于验证假设的有效性，通过对比两个对立的似然函数来衡量其支持度。通常，我们关注的是如何通过添加或排除假设条件，观察似然函数的最大值是否发生显著变化。
回到检验本身，似然比是有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。因此，似然比检验的实质是比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。
有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...
1、似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。线性：是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数f（z，y），h（x，y）和g（x，y），{af（x，Y）+bh（z，y）}*g（z，y）=-af（x，y）*g（x，y）+bh（x，y）*g（z，y）。
2、Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。
3、在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression--2stages least squares。打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。
4、弹出交叉表操作对话框，按照下图的关系将三个变量放入对应的分析框中。放好变量后，接着设置：点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】，并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】卡方检验的结果：SPSS看输出的卡方检验结果，主要看卡方值和P值。
5、打开spss的分析窗口，按照非参数检验→旧对话框→卡方的顺序进行点击。下一步需要将相关变量拖动到检验变量列表，并点击选项。这个时候勾选描述性，并选择继续来进行确定。这样一来会看到图示的结果，即可达到目的了。