Belirleme kuramı
Matematik > Bayes kriteri

Bazı durumlarda H1 e uygun cevap vermek, H2 ye uygun cevap vermekten çok daha önemlidir. Örneğin, H1'i (gelen bombardıman uçağı nükleer silah taşıyor) vurgulayarak bir alarm çalarsa ve H1= DOĞRU ise  bombardıman uçağını vurmak, yanlış alarmı (başka bir deyişle H1= YANLIŞ, H2=DOĞRU) denetlemek için hava filosu yollamaktansa, çok daha önemlidir. Bayes kriteri bu tür durumlar için uygun bir yaklaşımdır.
Dört farklı durumla ilişkilendirilen olanaklar:
U_{11} : Kişi H1' e uygun bir şekilde yanıt verirse ve H1 doğruysa: Hava filosu bombacı uçağı yok eder; bu hava filosu bir miktar yakıt, bakım ücreti, silah kaynağı kaybederler ve filodan bazılarının vurulma riskini göze alırlar;
U_{12} : Kişi H1' e uygun bir şekilde yanıt verirse ve H2 doğruysa: Hava filosu gönderilir; bu hava filosu bir miktar yakıt ve bakım ücreti kaybeder ve bombacı uçağın yeri tespit edilemez.
U_{21} : Kişi H2' ye uygun bir şekilde yanıt verirse ve H1 doğruysa: şehir yıkılır;
U_{22} : Kişi H2' ye uygun bir şekilde yanıt verirse ve H2 doğruysa: hava filosu çıkış yapmaz ve bombacı uçağın yeri tespit edilemez.
Aşağıda gösterildiği gibi, önemli olan farklılıklardır,  U_{11}-U_{21} ve  U_{22}-U_{12} .
Benzer şekilde, ortada 4  olasılık vardır ve  P_{11},  P_{12}, vb., kişinin karar verme stratejisine bağlı olan farklı durumları sembolize eder.
Bayes kriter yaklaşımı, beklenen faydayı maksimize etmektir:
U=P_{11}\cdot U_{11}+P_{21}\cdot U_{21}+P_{12}\cdot U_{12}+P_{22}\cdot U_{22}
U=P_{11}\cdot U_{11}+(1-P_{11})\cdot U_{21}+P_{12}\cdot U_{12}+(1-P_{12})\cdot U_{22}
U=U_{21}+U_{22}+P_{11}\cdot (U_{11}-U_{21})-P_{12}\cdot (U_{22}-U_{12})
Etkili bir şekilde, kişi toplamı maksimize edebilir,
U'=P_{11}\cdot (U_{11}-U_{21})-P_{12}\cdot (U_{22}-U_{12}),
ve aşağıdaki değişiklikleri yapar:
P_{11}=\pi _{1}\cdot \int _{R_{1}}p(y|H1)\,dy
P_{12}=\pi _{2}\cdot \int _{R_{1}}p(y|H2)\,dy
\pi _{1} ve  \pi _{2} a priori olasılıklar olduğu yerde,  P(H1) ve  P(H2) ve  R_{1} H1, y, doğruymuş gibi yanıt verilen gözlem olaylarının bölgesidir.
\Rightarrow U'=\int _{R_{1}}\left\{\pi _{1}\cdot (U_{11}-U_{21})\cdot p(y|H1)-\pi _{2}\cdot (U_{22}-U_{12})\cdot p(y|H2)\right\}\,dy
U' ve  U'' ya bağlı olarak  U,  R_{1} üzerindeki bölge üzerine uzatılarak maksimize edilir
\pi _{1}\cdot (U_{11}-U_{21})\cdot p(y|H1)-\pi _{2}\cdot (U_{22}-U_{12})\cdot p(y|H2)>0
Bu, aşağıdaki durumlarda H2'ye karar vererek gerçekleştirilir:
\pi _{2}\cdot (U_{22}-U_{12})\cdot p(y|H2)\geq \pi _{1}\cdot (U_{11}-U_{21})\cdot p(y|H1)
\Rightarrow L(y)\equiv {\frac {p(y|H2)}{p(y|H1)}}\geq {\frac {\pi _{1}\cdot (U_{11}-U_{21})}{\pi _{2}\cdot (U_{22}-U_{12})}}\equiv \tau _{B}
ve aksi halde H1, burada L(y) bu şekilde tanımlanan olabilirlik oranıdır .
↑  Signal Recovery from Noise in Electronic Instrumentation. 2nd. CRC Press. 1990. ss. 11 ff. ISBN 978-0-7503-0058-2. 15 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Temmuz 2021.
↑  Marcum (1947). "A Statistical Theory of Target Detection by Pulsed Radar". The Research Memorandum: 90. 13 Haziran 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Haziran 2009.
↑  Peterson (September 1954). "The theory of signal detectability". Transactions of the IRE Professional Group on Information Theory. 4 (4): 171-212. doi:10.1109/TIT.1954.1057460.
↑  Tanner (1954). "A decision-making theory of visual detection". Psychological Review. 61 (6): 401-409. doi:10.1037/h0058700. PMID 13215690.
↑  Swets, J.A. (ed.) (1964) Signal detection and recognition by human observers. New York: Wiley[sayfa belirt]
↑  Green, D.M., Swets J.A. (1966) Signal Detection Theory and Psychophysics. New York: Wiley. (0-471-32420-5)[sayfa belirt]
↑  Clark, Steven E.; Benjamin, Aaron S.; Wixted, John T.; Mickes, Laura; Gronlund, Scott D. (1 Ekim 2015). "Eyewitness Identification and the Accuracy of the Criminal Justice System". Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences (İngilizce). 2 (1): 175-186. doi:10.1177/2372732215602267. ISSN 2372-7322.
↑  Haw, Ryann Michelle (January 2005). "A theoretical analysis of eyewitness identification: Dual -process theory, signal detection theory and eyewitness confidence". ProQuest Etd Collection for Fiu: 1–98.
↑  Stanislaw (March 1999). "Calculation of signal detection theory measures". Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 31 (1): 137-149. doi:10.3758/BF03207704. PMID 10495845.
↑  Jafarpour (September 2009). "Efficient and Robust Compressed Sensing Using Optimized Expander Graphs" (PDF). IEEE Transactions on Information Theory. 55 (9): 4299-4308. doi:10.1109/tit.2009.2025528. 15 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 15 Temmuz 2021.
↑  Needell (2009). "CoSaMP: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples". Applied and Computational Harmonic Analysis. 26 (3): 301-321. doi:10.1016/j.acha.2008.07.002.
↑  Lotfi, M.; Vidyasagar, M."A Fast Noniterative Algorithm for Compressive Sensing Using Binary Measurement Matrices".
↑  Schonhoff, T.A. and Giordano, A.A. (2006) Detection and Estimation Theory and Its Applications. New Jersey: Pearson Education (0-13-089499-0)
Coren, S., Ward, LM, Enns, JT (1994) Duyum ve Algı . (4. Baskı) Toronto: Harcourt Brace.
Kay, SM. İstatistiksel Sinyal İşlemenin Temelleri: Tespit Teorisi (0-13-504135-X )
McNichol, D. (1972) Sinyal Algılama Teorisinin Bir Astarı . Londra: George Allen & Unwin.
Van Ağaçları HL. Algılama, Tahmin ve Modülasyon Teorisi, Bölüm 1 (0-471-09517-6 ; web sitesi )
Wickens, Thomas D., (2002) Temel Sinyal Algılama Teorisi . New York: Oxford University Press. (0-19-509250-3 )
Sinyal Algılama Teorisinin Açıklaması 15 Temmuz 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
Güvenlik için bir SDT uygulaması
Garrett Neske tarafından Sinyal Algılama Teorisi 15 Temmuz 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Wolfram Gösterileri Projesi
Steven Pinker'ın anlatımı 15 Temmuz 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.