Hola
¿Cómo varía esta conclusión, si ahora asumimos que \( \alpha(n),\beta(n) \)? Es decir pasan a ser funciones de \( n \). Manteniendo que \( \alpha(n)\in{}(0.5,1] \) y \( \beta\in{}[0,1] \).
¿Qué condiciones deberían cumplir \( \alpha(n),\beta(n) \) para que \( n^*\in{(0,N)} \) ?
Las cosas pueden ser un poco más complejas.
El siguiente cuadro en la primera columna se ordenan de mayor a menor población 10 ciudades. El individuo reconoce aquellas con el 1 y con el cero no las reconoce 0.
Rank Recog Cr
1 1 4
2 1 4
3 0 0
4 1 3
5 1 3
6 0 0
7 1 2
8 0 0
9 1 1
10 0 0
6 17
Por lo tanto, como hay 6 ciudades reconocidas y 4 no reconocidas, tendremos 24 pares donde una ciudad es reconocida y otra no lo es. En realidad \( \alpha \) se define como el porcentaje de éxitos cuando reconocemos \( n \) objetos. Si a la pregunta ¿cuál ciudad es la de mayor población? Acertaríamos el porcentaje \( \frac{17}{24} \) si siguiéramos la heurística del reconocimiento (tercera columna).
Ahora aún con 10 ciudades el valor de \( \alpha \) puede variar. Si en lugar de reconocer la ciudad 9 se conociése la 10, entonces el porcentaje de aciertos bajaría a: \( \displaystyle\frac{16}{24} \).
Saludos