ПОЛИГРАФ - ФОРУМ

$erP

А.а.а.а.... Симон Симоныч... York, я правильно понимаю, что "смесь" имеется в виду тогда, когда в кучу свалены итоговые баллы ESS (например), полученные на 3х... 4х... 5ти предъявлений однотипного теста... ?

York

Если взять за год всех опрошенных и не разбирая кто причастен, а кто нет построить полигон относительных частот то это и будет выборка из смеси двух распределений. И когда мы опросим ещё одного человека, то мы точно будем знать, что полученные баллы из построенной нами смеси, но вот из какиой именно компоненты и надо дать ответ.

York

Александр Калафати

Хе-хе. Похоже так и есть. По крайней мере OSS-2 именно так была получена. Взяли и пересчитали выборку сравнивая ПВ с предшествующим КВ.

$erP

$erP

York

$erP

$erP

York, просто хочется понять, что в поднятой Вами теме "смесь" полезно практичного для полиграфолога... что ухудшает и может улучшить его деятельность...
Поэтому, как минимум, пытаюсь "приземлить" эту тему на реальность... пытаюсь понять, где она реально проявляется в деятельности полиграфолога... в моей деятельности... в Вашей...

С одной стороны Вами сказано:

York

Напишу, что вижу практически полезного из понимания, что такое смесь распределений и понимания, что такое случайная величина:

1. Нельзя результаты тестов с различными повторами складывать в одну "кучу". Суммарный балл -7 для 3-x трёх повторов, это не тоже самое, что суммарный балл -7 для пяти повторов. Число -7 в обоих случаях одно и тоже, а случайные величины разные. Это разные математические объекты. Все остальные вычисления основанные на складывании в одну "кучу" разных математических объектов будут неверными;

2. Понимание смеси даёт понимание задачи классификации данных (котрые неразрывно связаны с объектами с которых эти данные сняты), а отсюда понимание методов, которыми классификация данных производится.

3. Построить смесь распределений на всей массе опрошенных, не разбирая кто прав, а кто виноват, это очень полезная операция. Именно в практическом плане полезная. С помощью этого действия можно дать хорошую оценку априорной вероятности того, что опрашиваемый будет врать. Это один из способов дать оценку априорной вероятности. Второй способ стал известен после обсуждения на этом форуме вопросов, которые поставил Александр Калафати.

Опять же, что понимать под практической пользой? Доход получаемый с клиентов? Ну, наверное это не то знание которое прямо сейчас увеличит банковский счёт, а поэтому не всем видна практичность этого знания.

York

$erP

$erP

York, когда есть два распределения "полиграммных" баллов, полученные на двух разных выборках - выборке из заведомо лгущих и выборке заведомо правдивых, пусть даже для удобства графически изображенные кем-то вместе в общей системе координат в виде двух "колокольчиков", разве эти две разные выборки можно назвать компонентами "смеси"? Компоненты "смеси" - это одна генеральная совокупность... А "колокольчики" заведомо лгущих и заведомо правдивых получались на двух разных генеральных совокупностях...

York

$erP осталось совсем немного. Я не просто так привёл страницу из книги. Ключевая формула вот:

Она описывает (с точностью до дискретности) генеральную совокупность опрашиваемых лиц, которая состоит из смеси двух генеральных совокупностей: заведомо лгущих и заведомо правдивых. Причём эти генеральные совокупности входят в общую с весовыми коэффициентами - априорными вероятностями. (Для двух компонент pa+pb=1). Вот поэтому оценив параметры, построив эти три распределения мы получаем уравнение, которое позволяет нам найти априорную вероятность вранья. После чего можно спокойно и обосновано пользоваться Байесом.

Правда американцы об этом не пишут...так что...Я правда думаю, что они просто этого не знают.

$erP

York, да... думаю... или надеюсь, что я Вас понял...
Сейчас "колокольчики" лживых и правдивых - это разные генеральные совокупности и распределения... за счет разных параметров нормального распределения формулы, их описывающие, тоже разные...

Но теоретически их можно объединить в одно... и делается это объединение по схеме "смесь"... Ну... на то она и смесь... взяли всё и смешали в одну кучу... А в итоге получается нечто общее, для описания которого используется приведенная универсальная формула...

На практике это можно использовать так...

Хочешь принять решение на -7 баллов? Вставляй эти баллы в универсальную полиграфную формулу принятия решения с параметром (х = "-7"), и получишь... если и не прямой ответ, то прямую подсказку к ответу...

Остается только сожалеть, что априорных вероятностей нет... и в ближайшем обозримом будущем, позволяющем произнести фазу "и на наш век хватит", не будет...

York

$erP
Дать оценку априорной вероятности задача не труднее, чем получить обучающие выборки. А если методом Калафати, то и их не надо. Надо толко результаты тестов. А получив таким образом априорные вероятности и смешанное распределение (что совсем просто), можно востановить обучающие выборки и многое другое...

(с) ...как много нам открытий чудных готовит просвещенья дух...

А практическая сторона... Для коммерческих полиграфологов... А вот если будут надёжные данные и добротная математическая теория, такие, что ни кто оспорить не сможет, то будут ли заявления типа "полиграф не способен управлять внутренним миром", а поэтому всё это чушь? Нет, ну, дебилы - то будут чушь нести безальтернативным образом. Но умные люди, которых большинство призадумаются и примут. Будет ли в этом случае какая - либо практическая отдача для полиграфологов? Думаю, что будет. Будет если к методу не будет претезий на ненаучность и отношения как к гаданию на кофейной гуще. Не для всех конечно. Для тех полиграфологов, которые зарабатывают в телевизоре ни чего не изменится. А может и ещё для каких - то категорий.

Если уж к прийти к единой психофизиологической теории полиграфных опросов перспективы нет, то хотя бы с математикой всё в порядок привести.