Вопросы с тегом «error»

У меня странный вопрос. Предположим, что у вас есть небольшая выборка, в которой зависимая переменная, которую вы собираетесь анализировать с помощью простой линейной модели, сильно искажена. Таким образом, вы предполагаете, что не является нормально распределенным, потому что это приведет к нормально распределенному . Но когда вы вычисляете график QQ-Normal, есть …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

Я видел, что «остатки» по-разному определяются как «прогнозируемые минус фактические значения» или «фактические минус прогнозируемые значения». В целях иллюстрации, чтобы показать, что обе формулы широко используются, сравните следующие результаты веб-поиска: остаточный «прогнозируемый минус фактический» остаточный "фактический минус прогнозируется" На практике это почти никогда не имеет значения, так как знак невязочных …

46 residuals  terminology  error 

Я написал простой MLP в TensorFlow, который моделирует XOR-Gate . Таким образом, для: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] он должен произвести следующее: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Сеть имеет входной слой, скрытый слой и выходной слой с 2, 5 и 1 нейроном каждый. В …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

Я запускаю классификацию в Weka для определенного набора данных, и я заметил, что если я пытаюсь предсказать номинальное значение, выходные данные конкретно показывают правильно и неправильно предсказанные значения. Тем не менее, теперь я запускаю его для числового атрибута и вывод: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Когда мы проводим линейную регрессию для подбора группы точек данных , классический подход минимизирует квадратичную ошибку. Я уже давно озадачен вопросом, будет ли минимизация квадратичной ошибки таким же результатом, как минимизация абсолютной ошибки ? Если нет, то почему минимизировать квадрат ошибки лучше? Есть ли какая-либо причина, кроме «целевая функция дифференцируема»?y=ax+by=ax+by=ax+b(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n) …

39 least-squares  error 

В классификационных документах ImageNet показатели ошибок топ-1 и топ-5 являются важными единицами измерения успешности некоторых решений, но каковы эти коэффициенты ошибок? В классификации ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями Крижевский и соавт. каждое решение, основанное на одной CNN (стр. 7), не имеет топ-5 ошибок, в то время как решения с …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

Я получил R-скрипт от кого-то для запуска модели случайного леса. Я изменил и запустил его с некоторыми данными о сотрудниках. Мы пытаемся предсказать добровольное увольнение. Вот некоторая дополнительная информация: это модель классификации, в которой 0 = сотрудник остался, 1 = сотрудник уволен, в настоящее время мы рассматриваем только дюжину переменных …

35 r  classification  error  random-forest 

Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе приведен пример расчета отношения шансов и 95% …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Как рассчитать относительную ошибку, когда истинное значение равно нулю? Скажем, у меня есть и . Если я определю относительную ошибку как:х Руководство T E сек тИкст т у й= 0ИксTрUезнак равно0x_{true} = 0ИксТ Е сек тИксTеsTx_{test} относительная ошибка = хт т у й- хТ Е сек тИкст т у йотносительная …

32 error  measurement-error 

При подборе регрессионной модели, что произойдет, если предположения о выходных данных не будут выполнены, а именно Что произойдет, если остатки не будут гомоскедастичными? Если остатки показывают растущий или убывающий паттерн на графике Остатки против Приспособленного. Что произойдет, если остатки не распределены нормально и не пройдут тест Шапиро-Уилка? Критерий нормальности по …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я удивлен, что об этом раньше не спрашивали, но я не могу найти вопрос на stats.stackexchange. Это формула для расчета дисперсии нормально распределенной выборки: ∑ ( X- Х¯)2n - 1Σ(Икс-Икс¯)2N-1\frac{\sum(X - \bar{X}) ^2}{n-1} Это формула для расчета среднеквадратичной ошибки наблюдений в простой линейной регрессии: Σ ( уя- у^я)2н -2Σ(Yя-Y^я)2N-2\frac{\sum(y_i - …

27 variance  error 

Люди часто говорят, что какое-то событие имеет шанс 50-60%. Иногда я даже вижу, как люди дают явные полосы ошибок при назначении вероятностей. Имеют ли эти утверждения какое-либо значение или они представляют собой просто лингвистическую причину дискомфорта, выбирая конкретное число для чего-то, что по своей природе непостижимо?

25 probability  error 

проблема В регрессии обычно вычисляют среднеквадратическую ошибку (MSE) для выборки: MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 для измерения качества предсказателя. Сейчас я работаю над проблемой регрессии, цель которой состоит в том, чтобы предсказать цену, которую клиенты готовы заплатить за продукт, учитывая ряд числовых характеристик. Если прогнозируемая цена слишком высока, …

24 regression  error  loss-functions 

Какова семантическая разница между среднеквадратичной ошибкой (MSE) и среднеквадратичной ошибкой (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction