Pytania otagowane jako error

Błąd oszacowania lub prognozy to odchylenie od wartości rzeczywistej, które może być nieobserwowalne (np. Parametry regresji) lub obserwowalne (np. Przyszłe realizacje). Użyj znacznika [komunikat o błędzie], aby zapytać o błędy oprogramowania.

3
Porównywanie i kontrastowanie, wartości p, poziomy istotności i błąd typu I.
Zastanawiałem się, czy ktokolwiek mógłby przedstawić zwięzłe podsumowanie definicji i zastosowania wartości p, poziomu istotności i błędu typu I. Rozumiem, że wartości p są definiowane jako „prawdopodobieństwo uzyskania statystyki testowej co najmniej tak ekstremalnej jak ta, którą faktycznie obserwowaliśmy”, podczas gdy poziom istotności jest tylko arbitralną wartością odcięcia do oceny, …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
7
RMSE a współczynnik determinacji
Oceniam model fizyczny i chciałbym wiedzieć, której z metod powinienem tutaj użyć (między RMSE a współczynnikiem determinacji R2) Problem jest następujący: Mam funkcję, która wyświetla prognozy dla wartości wejściowej x, . Mam też faktyczną obserwację tej wartości, którą nazywam yyx¯¯¯¯¯=f(x)yx¯=f(x)\overline{y_x}= f(x) .yxyxy_x Moje pytanie brzmi, jakie są plusy i minusy …
21 error 
1
Jak uzyskać wartość średniego błędu kwadratu w regresji liniowej w R.
Niech model regresji liniowej uzyskany przez funkcję R lm chciałby wiedzieć, czy można to uzyskać za pomocą polecenia Mean Squared Error. Miałem następujący wynik w przykładzie > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -16.1368 …
20 r  regression  error 
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
3
Oczekiwany błąd prognozy - wyprowadzenie
Usiłuję zrozumieć wyprowadzenie oczekiwanego błędu prognozy na niższy poziom (ESL), szczególnie na podstawie wyprowadzenia 2.11 i 2.12 (warunkowanie, krok w kierunku minimum punktowego). Wszelkie wskazówki lub linki są mile widziane. Poniżej raportuję fragment z ESL str. 18. Pierwsze dwa równania to w kolejności równanie 2.11 i 2.12. Niech oznacza losowy …
3
Po co stosować określoną miarę błędu prognozy (np. MAD), a nie inną (np. MSE)?
MAD = średnie odchylenie bezwzględne MSE = średni błąd kwadratu Widziałem sugestie z różnych miejsc, że MSE jest używany pomimo pewnych niepożądanych właściwości (np. Http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , który stwierdza na p8 „Powszechnie uważa się, że MAD jest lepszym kryterium niż MSE. Jednak matematycznie MSE jest wygodniejszy niż MAD. ”) Czy jest …
15 forecasting  error  mse  mae 
5
Skurcz Jamesa-Steina „na wolności”?
Uwielbia mnie koncepcja kurczenia się Jamesa-Steina (tzn. Że nieliniowa funkcja pojedynczej obserwacji wektora prawdopodobnie niezależnych normalnych może być lepszym estymatorem średnich zmiennych losowych, gdzie „lepszy” jest mierzony przez błąd kwadratu ). Jednak nigdy nie widziałem tego w pracy stosowanej. Najwyraźniej nie jestem wystarczająco dobrze przeczytany. Czy są jakieś klasyczne przykłady, …
5
Dlaczego szkoły amerykańskie i brytyjskie uczą różnych metod obliczania odchylenia standardowego?
Jak rozumiem, brytyjskie szkoły uczą, że odchylenie standardowe można znaleźć za pomocą: mając na uwadze, że szkoły amerykańskie uczą: (w każdym razie na poziomie podstawowym). W przeszłości powodowało to problemy wielu moich studentów, którzy szukali w Internecie, ale znaleźli złe wyjaśnienie. Skąd ta różnica? Przy prostych zestawach danych powiedz 10 …
2
Zarządzanie błędami w trasach GPS (ramy teoretyczne?)
Szukam odpowiedniej struktury teoretycznej lub specjalizacji, która pomogłaby mi zrozumieć, jak radzić sobie z błędami, które ma system GPS - szczególnie podczas obchodzenia się z trasami. Zasadniczo szukam wymagań dotyczących danych i wszelkich algorytmów, które pozwolą ustalić długość śladu. Odpowiedź musi być godna zaufania. Mój przyjaciel był dyrektorem wyścigu, który …
14 error  sampling 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.