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信号检测理论的一个隐含但基础的假设是标准设置是一个无噪声的过程。本文从理论和实证的角度质疑这一假设，并提出了信号检测的噪声决策理论（ND-TSD）。我们推导了包括标准变异性的区分测量的等敏感性函数的广义方程，并考察了该模型与现有的区分任务决策模型的关系。对词刺激集合的识别记忆的实验表明，标准噪声在幅度上并非微不足道，并且显著贡献于等敏感性函数斜率的方差。作者讨论了ND-TSD如何帮助解释当前和历史上识别记忆中的众多难题，包括学习操作与等敏感性函数坡度之间的不一致关系、斜率在偏见或回报操作下缺乏不变性、衰老对识别决策过程的影响，以及在记忆-知道决策任务中的响应性质。ND-TSD给识别和更普遍的决策理论提出了新颖、具有理论意义的约束，并提供了一个机制，以缓和使用确定性响应规则的决策理论与假设概率响应规则的理论之间的关系.
Benjamin等人（星期四）研究了这个问题.