Pytania otagowane jako measurement-error

Błąd pomiaru to różnica między zmierzoną wartością wielkości a jej prawdziwą wartością.

2
ImageNet: co to jest wskaźnik błędów w pierwszej i piątce?
W dokumentach klasyfikacyjnych ImageNet wskaźniki błędu 1 i 5 są ważnymi jednostkami do pomiaru sukcesu niektórych rozwiązań, ale jakie są te poziomy błędów? W ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks autorstwa Krizhevsky i in. każde rozwiązanie oparte na jednym CNN (strona 7) nie ma najwyższych 5 poziomów błędów, podczas …
4
Jak obliczyć błąd względny, gdy prawdziwa wartość wynosi zero?
Jak obliczyć błąd względny, gdy prawdziwa wartość wynosi zero? Powiedz, że mam i . Jeśli zdefiniuję błąd względny jako:xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Wówczas błąd względny jest zawsze niezdefiniowany. Jeśli zamiast tego użyję definicji: relative error=xtrue−xtestxtestrelative error=xtrue−xtestxtest\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{test}} Wówczas błąd względny wynosi zawsze 100%. …
5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych 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 CountryID RegionID CityID …
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
Jak interpretujesz RMSLE (błąd logarytmiczny średniej kwadratowej)?
Brałem udział w konkursie uczenia maszynowego, w którym używają RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) do oceny wydajności przewidującej cenę sprzedaży danej kategorii sprzętu. Problem w tym, że nie jestem pewien, jak interpretować sukces mojego końcowego wyniku. Na przykład, jeśli osiągnąłem RMSLE na poziomie czy mogę podnieść moc wykładniczą i …
1
Czy obcięte liczby z generatora liczb losowych są nadal „losowe”?
Tutaj „obcięcie” oznacza zmniejszenie precyzji liczb losowych i nie obcinanie serii liczb losowych. Na przykład, jeśli mam liczb rzeczywistych losowych (narysowanych z dowolnego rozkładu, np. Normalnego, jednolitego itp.) Z dowolną precyzją i obcinam wszystkie liczby, aby w końcu otrzymać zestaw liczb, z których każda zawiera dokładnie 2 cyfry po przecinku. …
2
Analiza ważonych głównych składników
Po krótkich poszukiwaniach niewiele znajduję informacji na temat włączania wag obserwacyjnych / błędów pomiarowych do analizy głównych składników. To, co uważam, polega na iteracyjnych podejściach obejmujących wagi (np. Tutaj ). Moje pytanie brzmi: dlaczego to podejście jest konieczne? Dlaczego nie możemy użyć wektorów własnych ważonej macierzy kowariancji?
1
Co to znaczy, że AUC jest częściowo poprawną zasadą punktacji?
Właściwa reguła punktacji jest regułą, która jest maksymalizowana przez „prawdziwy” model i nie pozwala na „zabezpieczanie” lub granie w system (celowe zgłaszanie różnych wyników, jak to jest prawdziwe przekonanie modelu o poprawie wyniku). Wynik Briera jest prawidłowy, dokładność (proporcja sklasyfikowana poprawnie) jest niewłaściwa i często zniechęcana. Czasami widzę, że AUC …
1
Czy mogę przekonwertować macierz kowariancji na niepewności dla zmiennych?
Mam urządzenie GPS, które wyprowadza pomiar hałasu za pomocą macierzy kowariancji :ΣΣ\Sigma Σ = ⎡⎣⎢σx xσyxσx zσx yσyyσyzσx zσyzσzz⎤⎦⎥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] (tam też zaangażowany ale zignorujmy że na sekundę).ttt Załóżmy, że chcę …
2
Jeśli „Błąd standardowy” i „Przedziały ufności” mierzą precyzję pomiaru, to jakie są pomiary dokładności?
W książce „Biostatystyka manekinów” na stronie 40 czytam: Błąd standardowy (w skrócie SE) jest jednym ze sposobów wskazania, jak dokładna jest twoja ocena lub pomiar czegoś. i Przedziały ufności stanowią kolejny sposób na wskazanie dokładności oszacowania lub pomiaru czegoś. Ale nie ma nic, co wskazywałoby na dokładność pomiaru. Pytanie: Jak …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
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 
2
Co możesz zrobić, gdy masz zmienne predykcyjne oparte na średnich grupowych o różnych wielkościach próby?
Rozważmy klasycznego problemu analizy danych, gdzie trzeba rezultatu YiYiY_{i} i jak to jest związane z wieloma czynnikami prognostycznymi Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Podstawowym rodzajem aplikacji, o których tu mowa, jest to YiYiY_{i} jest wynikiem na poziomie grupy, takim jak wskaźnik przestępczości w mieścieiii . Predyktory są cechami na poziomie grupy, …
1
Błąd addytywny czy błąd mnożenia?
Jestem stosunkowo nowy w statystyce i byłbym wdzięczny za pomoc w lepszym zrozumieniu tego. W mojej dziedzinie znajduje się powszechnie stosowany model formularza: P.t= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Kiedy ludzie dopasowują model do danych, zwykle linearyzują go i dopasowują do poniższych log( Pt) = log( Po) + dziennik α( Vt) …
3
Jak znaleźć odchylenie standardowe próbki odchylenie standardowe od rozkładu normalnego?
Wybacz mi, że coś przeoczyłem. Jestem fizykiem z rozkładem (histogramem) skupionym wokół średniej wartości zbliżonej do rozkładu normalnego. Ważną dla mnie wartością jest odchylenie standardowe tej losowej zmiennej Gaussa. Jak miałbym spróbować znaleźć błąd w odchyleniu standardowym próbki? Mam wrażenie, że ma to związek z błędem na każdym bin w …
4
Jak konceptualizować błąd w modelu regresji?
Uczęszczam na klasę analizy danych i niektóre z moich głęboko zakorzenionych pomysłów są wstrząśnięte. Mianowicie idea, że ​​błąd (epsilon), a także jakakolwiek inna wariancja, odnosi się tylko (tak myślałem) do grupy (próbki lub całej populacji). Teraz uczymy się, że jednym z założeń regresji jest to, że wariancja jest „taka sama …
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.