Вопросы с тегом «error»

Ошибка оценки или прогноза - это ее отклонение от истинного значения, которое может быть ненаблюдаемым (например, параметры регрессии) или наблюдаемым (например, будущие реализации). Используйте тег [error-message], чтобы узнать об ошибках программного обеспечения.

1
Аддитивная ошибка или мультипликативная ошибка?
Я относительно новичок в статистике и был бы признателен за помощь в понимании этого вопроса. В моей области есть широко используемая модель вида: пT= Pо( VT)αпTзнак равнопо(ВT)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Когда люди подгоняют модель к данным, они обычно линеаризуют ее и соответствуют следующим журнал( PT) = журнал( Pо) + α log( …

5
Как выполнить вменение значений в очень большом количестве точек данных?
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

1
Наименование средней абсолютной ошибки, аналогичной шкале Бриера?
Вчерашний вопрос « Определить точность модели, которая оценивает вероятность события» , заинтересовал меня оценкой вероятности. Оценка Бриера - это мера среднего квадрата ошибки. Показывает ли аналогичная средняя абсолютная погрешность показатели эффективности есть имя тоже?11NΣя = 1N( Р г е дя с т я о пя- р е фe r e …

4
Бутстрап против Монте-Карло, оценка ошибок
Я читаю статью « Распространение ошибок методом Монте-Карло в геохимических расчетах», Anderson (1976), и есть кое-что, что я не совсем понимаю. Рассмотрим некоторые измеренные данные и программу, которая обрабатывает их и возвращает заданное значение. В статье эта программа используется, чтобы сначала получить лучшее значение, используя средства данных (то есть: ).{ …

3
Дисперсионно-ковариационная матрица ошибок в линейной регрессии
Как на практике вычисляется матрица ошибок var / cov с помощью пакетов статистического анализа? Эта идея понятна мне в теории. Но не на практике. Я имею в виду, что если у меня есть вектор случайных величин , я понимаю, что матрице дисперсии / ковариации Σ будет дан внешний продукт отклонения …

3
Количество значащих цифр для отчета
Существует ли более научный способ определения количества значащих цифр, сообщаемых для среднего значения или доверительного интервала в ситуации, которая является довольно стандартной - например, первый год обучения в колледже. Я видел количество значащих цифр в таблице : почему мы не используем значащие цифры и количество значащих цифр в квадратной форме …

4
Почему методы регрессии методом наименьших квадратов и максимального правдоподобия не эквивалентны, когда ошибки обычно не распределяются?
Название говорит обо всем. Я понимаю, что наименьшие квадраты и максимальное правдоподобие дадут одинаковый результат для коэффициентов регрессии, если ошибки модели будут нормально распределены. Но что произойдет, если ошибки не распределяются нормально? Почему два метода больше не эквивалентны?

2
Является ли коэффициент ошибок выпуклой функцией лямбда-параметра регуляризации?
При выборе параметра регуляризации лямбда в Ridge или Lasso рекомендуется использовать разные значения лямбды, измерить ошибку в наборе валидации и, наконец, выбрать то значение лямбды, которое возвращает наименьшую ошибку. Мне не понятно, если функция f (лямбда) = error является выпуклой. Может ли быть так? Т.е. эта кривая может иметь более …

3
Надежность подобранной кривой?
Я хотел бы оценить неопределенность или надежность подобранной кривой. Я намеренно не называю точную математическую величину, которую ищу, потому что не знаю, что это. Здесь (энергия) является зависимой переменной (отклик), а V (объем) является независимой переменной. Я хотел бы найти кривую энергии-объема, E ( V ) , некоторого материала. Поэтому …

1
R neuralnet - вычислить, дать постоянный ответ
Я пытаюсь использовать neuralnetпакет R (документация здесь ) для прогноза. Вот что я пытаюсь сделать: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) …

3
Как найти стандартное отклонение стандартного отклонения выборки от нормального распределения?
Простите, если я что-то упустил довольно очевидное. Я физик с распределением (по гистограмме), сосредоточенным вокруг среднего значения, которое приближается к нормальному распределению. Важным значением для меня является стандартное отклонение этой гауссовской случайной величины. Как бы я попытался найти ошибку в стандартном отклонении выборки? Я чувствую, что это как-то связано с …

4
Как осмыслить ошибку в регрессионной модели?
Я посещаю занятия по анализу данных, и некоторые из моих укоренившихся идей потрясены. А именно, идея о том, что ошибка (эпсилон), как и любой другой вид дисперсии, применима только (как я думал) к группе (выборке или целому населению). Теперь нас учат, что одним из допущений регрессии является то, что дисперсия …

1
Ошибка сообщить со срединными и графическими представлениями?
Я использовал широкий спектр тестов для своих диссертационных данных, от параметрических ANOVA и t-тестов до непараметрических тестов Крускала-Уоллиса и Манна-Уитни, а также преобразованных в ранг 2-сторонних ANOVA и GzLM с двоичным кодом, пуассоновские и пропорциональные данные. Теперь мне нужно сообщать обо всем, так как я пишу все это в своих …

2
Разница между усреднением данных, затем подгонкой и подбором данных, затем усреднением
Если таковые имеются, между подгонкой линии к нескольким отдельным «экспериментам», затем усреднением подгонки или усреднением данных из отдельных экспериментов, затем подгонкой усредненных данных. Позвольте мне уточнить: Я выполняю компьютерное моделирование, которое генерирует кривую, показанную ниже. Мы извлекаем количество, давайте назовем его «A», подгоняя линейную область графика (длительное время). Значение - …
10 error  fitting  average 

1
Ошибки обработки данных уже «учтены» в статистическом анализе?
Хорошо, честное предупреждение - это философский вопрос, в котором нет цифр. Я много размышлял о том, как ошибки проникают в наборы данных с течением времени и как это следует обрабатывать аналитикам - или это вообще должно иметь значение? Для справки, я делаю анализ долгосрочного исследования, которое включает в себя множество …
10 dataset  error 

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.