Вопросы с тегом «uncertainty»

Я ценю полезность начальной загрузки при получении оценок неопределенности, но меня всегда беспокоит одна вещь: распределение, соответствующее этим оценкам, является распределением, определяемым выборкой. В целом, кажется плохой идеей полагать, что частоты наших выборок выглядят точно так же, как и базовое распределение, так почему обоснованно / приемлемо получать оценки неопределенности на …

62 bootstrap  uncertainty 

Я работаю с Convolutional Neural Networks (CNNs) в течение некоторого времени, в основном над данными изображений для семантической сегментации / сегментации экземпляров. Я часто представлял softmax выхода сети как «тепловую карту», ​​чтобы увидеть, насколько высоки активации на пиксель для определенного класса. Я интерпретировал низкие активации как «неопределенные» / «неуверенные» и …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

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 …

15 covariance  measurement-error  uncertainty 

При визуализации одномерных данных обычно используется метод оценки плотности ядра для учета неправильно выбранных ширин. Если в моем одномерном наборе данных есть погрешности измерения, существует ли стандартный способ включения этой информации? Например (и простите, если мое понимание наивно), KDE сворачивает гауссовский профиль с дельта-функциями наблюдений. Это Gaussian ядро разделяется между …

12 uncertainty  kde  kernel-smoothing 

Огромная проблема в доведении результатов статистических расчетов до средств массовой информации и общественности заключается в том, как мы сообщаем о неопределенности. Конечно, большинству средств массовой информации, похоже, нравится быстрое и быстрое число, хотя, за исключением сравнительно небольшого числа случаев, цифры всегда имеют некоторую неопределенность. Итак, как мы, как статистики (или …

12 uncertainty  communication 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Как рассчитать неопределенность наклона линейной регрессии на основе неопределенности данных (возможно, в Excel / Mathematica)? Пример: у нас есть точки данных (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16), но каждое значение y имеет неопределенность 4. Большинство функций, которые я обнаружил, вычислили бы неопределенность как 0, так как точки полностью …

12 regression  uncertainty 

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 …

11 error  fitting  reliability  uncertainty 

Допустим, у нас есть простой вопрос «да / нет», на который мы хотим знать ответ. И есть N людей, «голосующих» за правильный ответ. У каждого избирателя есть история - список 1 и 0, показывающий, были ли они правы или нет в отношении таких вопросов в прошлом. Если мы примем историю …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Допустим, у меня есть набор экземпляров с ассоциированными метками классов. Неважно, как эти экземпляры были помечены, но насколько точно их членство в классе. Каждый экземпляр принадлежит ровно одному классу. Допустим, я могу количественно определить достоверность каждого членства в классе с помощью номинального атрибута, который изменяется от 1 до 3 (от …

11 classification  weka  uncertainty 

У меня есть набор систем, в которых накапливается неопределенность. Они не всегда чисто аддитивные - иногда они есть, иногда нет. У меня был некоторый успех в использовании фан-диаграмм, гистограмм с доверительными интервалами и коробочных диаграмм для передачи отдельных предметов. Но как я могу показать, как неопределенности накапливаются и объединяются, и …

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

Я работаю над проблемой многомерного вывода (около 2000 параметров модели), для которой мы можем надежно выполнить оценку MAP, найдя глобальный максимум логарифмического аппроксимации, используя комбинацию градиентной оптимизации и генетического алгоритма. Я очень хотел бы иметь возможность сделать некоторую оценку неопределенности параметров модели в дополнение к нахождению оценки MAP. Мы можем …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom