Вопросы с тегом «measurement-error»

Погрешность измерения - это разница между измеренным значением величины и ее истинным значением.

2
ImageNet: что такое топ-1 и топ-5 ошибок?
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 …

4
Как рассчитать относительную ошибку, когда истинное значение равно нулю?
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 …

5
Как работать с иерархическими / вложенными данными в машинном обучении
Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

4
Как вы интерпретируете RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка)?
Я принимал участие в конкурсе по машинному обучению, где они использовали RMSLE (среднеквадратичная логарифмическая ошибка) для оценки производительности, прогнозирующей цену продажи категории оборудования. Проблема в том, что я не уверен, как интерпретировать успех моего конечного результата. Например , если я достиг RMSLE из я мог поднять его экспоненциальную мощность и …


1
Являются ли усеченные числа из генератора случайных чисел все еще «случайными»?
Здесь «усечение» подразумевает снижение точности случайных чисел, а не усечение последовательности случайных чисел. Например, если у меня есть действительно случайных чисел (взятых из любого распределения, например, нормальных, равномерных и т. Д.) С произвольной точностью, и я обрезаю все числа, так что в итоге я получаю набор из чисел, каждое из …

2
Взвешенный анализ основных компонентов
После некоторого поиска я обнаружил, что очень мало учитываю веса наблюдений / погрешности измерений в анализе основных компонентов. То, что я нахожу, имеет тенденцию полагаться на итеративные подходы для включения весов (например, здесь ). Мой вопрос: зачем нужен этот подход? Почему мы не можем использовать собственные векторы взвешенной ковариационной матрицы?

1
Что это означает, что AUC является полусобственным правилом подсчета очков?
Правильное правило подсчета очков - это правило, которое максимизируется «истинной» моделью, и оно не позволяет «хеджировать» или разыгрывать систему (преднамеренно сообщая о различных результатах, как и истинное убеждение модели в улучшении оценки). Оценка Бриера правильная, точность (пропорция классифицирована правильно) неуместна и часто не рекомендуется. Иногда я вижу, что AUC называют …

2
Если «Стандартная ошибка» и «Доверительные интервалы» измеряют точность измерения, то каковы измерения точности?
В книге «Биостатистика для чайников» на странице 40 я читаю: Стандартная ошибка (сокращенно SE) - это один из способов указать, насколько точна ваша оценка или измерение чего-либо. и Доверительные интервалы предоставляют еще один способ указать точность оценки или измерения чего-либо. Но там ничего не написано, как указать точность измерения. Вопрос: …

1
Какова интуиция за сменными образцами при нулевой гипотезе?
Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

1
Могу ли я преобразовать ковариационную матрицу в неопределенности для переменных?
У меня есть блок GPS, который выводит измерение шума через ковариационную матрицу ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (там же TTt участие , но давайте игнорировать , что ни на секунду.) Предположим, я …

2
Что вы можете сделать, когда у вас есть предикторные переменные, основанные на средних значениях группы с различными размерами выборки?
Рассмотрим классическую задачу анализа данных, где у вас есть результат и как он связан с рядом предикторов . Основным типом приложения здесь является то, что Х я 1 , . , , , Х я рYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} - это некоторый результат на уровне группы, например, уровень преступности в …

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( …

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 …

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.