The model illustrated by Figure 2 g

The model illustrated by Figure 2 generates a specific pattern of response
probabilities which can be computed from integrating the normal distribution.
So, for example, the probability of a FA is obtained as the probability
(i.e., area under the normal distribution) of finding a value larger than 2
with a normal distribution of mean 0 and variance 1 (this can be computed
with most statistical packages or from Tables such as the ones given in Abdi,
Edelman, Valentin & Dowling, 2009). This quantity is also called the probability
associated to the value 2, in our example it is equal to .0228. Along
the same lines, the probability of a Hit is obtained as the probability (i.e.,
area under the normal distribution) of finding a value larger than 2 with a
normal distribution of mean 1 (i.e., the mean of the signal) and variance 1,
this is equivalent of finding the probability (i.e., area under the normal distribution)
of finding a value larger than 2 −1 = 1 with a normal distribution
of mean 1 − 1 = 0 and variance 1. This value is equal to .1587.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองที่แสดงตามรูปที่ 2 สร้างรูปแบบเฉพาะของการตอบสนองกิจกรรมซึ่งสามารถคำนวณได้จากการแจกแจงปกติรวมดังนั้น เช่น ความน่าเป็นของ FA ได้รับเป็นความน่าเป็น(เช่น พื้นที่ภายใต้การแจกแจงปกติ) การหาค่ามากกว่า 2มีการแจกแจงปกติค่าเฉลี่ย 0 และความแปรปรวน 1 (นี้สามารถถูกคำนวณแพคเกจทางสถิติส่วนใหญ่ หรือ จากตารางเช่นคนใน AbdiEdelman, Valentin และ Dowling, 2009) ปริมาณนี้จะเรียกว่าความเป็นไปได้เชื่อมโยงค่า 2 ตัวอย่างของเราก็เท่ากับ.0228 ตามบรรทัดเดียว น่าตีได้รับเป็นความน่าเป็น (เช่นพื้นที่ภายใต้การแจกแจงปกติ) การหาค่าที่ใหญ่กว่า 2 แบบการแจกแจงปกติของค่าเฉลี่ย 1 (เช่น ค่าเฉลี่ยของสัญญาณ) และความแปรปรวน 1นี้จะเท่ากับการหาความน่าเป็น (เช่น พื้นที่ภายใต้การแจกแจงปกติ)ค้นหาค่าใหญ่กว่า 2 −1 = 1 มีการกระจายปกติหมายความว่า 1 − 1 = 0 และความแปรปรวน 1 ค่านี้มีค่าเท่ากับ.1587

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบการแสดงโดยรูปที่ 2 สร้างรูปแบบเฉพาะของการตอบสนอง
ความน่าจะเป็นซึ่งสามารถคำนวณได้จากการบูรณาการการกระจายปกติ.
ดังนั้นสำหรับตัวอย่างที่น่าจะเป็นของเอฟเอจะได้รับความน่าจะเป็น
(เช่นพื้นที่ใต้การกระจายปกติ) ในการหา มูลค่าขนาดใหญ่กว่า 2
มีการกระจายปกติของค่าเฉลี่ย 0 และความแปรปรวน 1 (ซึ่งสามารถคำนวณได้
กับแพคเกจทางสถิติส่วนใหญ่หรือจากตารางเช่นคนที่ได้รับในอับ
เอ๊ด Valentin & ดาวลิ่ง 2009) ปริมาณนี้จะเรียกว่าน่าจะ
เกี่ยวข้องกับมูลค่า 2 ในตัวอย่างของเรามันจะมีค่าเท่ากับ 0.0228 พร้อม
สายเดียวกันน่าจะเป็นของฮิตที่ได้รับความน่าจะเป็น (เช่น
พื้นที่ใต้การกระจายปกติ) ในการหาค่าขนาดใหญ่กว่า 2 ที่มี
การกระจายปกติของค่าเฉลี่ย 1 (เช่นค่าเฉลี่ยของสัญญาณ) และความแปรปรวน 1 ,
นี้จะเทียบเท่าในการค้นหาความเป็นไปได้ (เช่นพื้นที่ใต้การกระจายปกติ)
ในการหาค่าขนาดใหญ่กว่า 2 -1 = 1 มีการกระจายปกติ
ของค่าเฉลี่ย 1-1 = 0 และความแปรปรวน 1 ค่านี้จะมีค่าเท่ากับ 0.1587 .

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบภาพประกอบ โดยรูปที่ 2 สร้างรูปแบบเฉพาะของความน่าจะเป็นการตอบสนอง
ซึ่งสามารถคำนวณได้จากการกระจายปกติ .
ดังนั้น ตัวอย่างเช่น ความน่าจะเป็นของฟ้าได้เป็นความน่าจะเป็น
( เช่นพื้นที่ภายใต้การแจกแจงปกติ ) ในการหาค่าขนาดใหญ่กว่า 2
ด้วยการแจกแจงปกติของ หมายถึง 0 และความแปรปรวน 1 ( นี้สามารถคำนวณ
กับแพคเกจทางสถิติมากที่สุดหรือจากตาราง เช่น คนที่ได้รับในบดิ
Edelman , วาเลนติน &ดาวลิง , 2009 ) ปริมาณนี้จะเรียกว่าความน่าจะเป็น
เกี่ยวข้องมูลค่า 2 , ในตัวอย่างของเราก็เท่ากับ . 0228 . ตาม
บรรทัดเดียวกัน น่าตีคือใช้ความน่าจะเป็น ( I ,
พื้นที่ภายใต้การแจกแจงแบบปกติ ) ในการหาค่าขนาดใหญ่กว่า 2 กับ
การแจกแจงแบบปกติคือ 1 ( เช่น ค่าเฉลี่ยของสัญญาณ ) และความแปรปรวน 1
นี้เทียบเท่าของการหาความน่าจะเป็น ( เช่นพื้นที่ภายใต้การแจกแจงปกติ )
การหามูลค่ากว่า 2 − 1 = 1 กับ
ปกติค่าเฉลี่ยของ 1 − 1 = 0 และความแปรปรวน 1 นี้มีค่าเท่ากับ . 1587 .