«error» etiketlenmiş sorular

Garip bir sorum var. Basit bir doğrusal modelle analiz edeceğiniz bağımlı değişkenin çarpık kaldığı küçük bir örneğiniz olduğunu varsayalım. Böylece farz bu normalde dağıtılmış olmasına neden olur, çünkü normalde, dağıtılan değildir . Ancak QQ-Normal grafiğini hesapladığınızda, artıkların normal dağıldığına dair kanıtlar vardır. Böylece, herkes, olmamasına rağmen, hata teriminin normal şekilde …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

Farklı olarak "tahmini eksi gerçek değerler" veya "gerçek eksi öngörülen değerler" olarak tanımlanan "artıklar" gördüm. Gösterim amacıyla, her iki formülün de yaygın bir şekilde kullanıldığını göstermek için, aşağıdaki Web aramalarını karşılaştırın: artık "öngörülen eksi gerçek" artık "gerçek eksi tahmin edildi" Uygulamada, neredeyse hiç bir fark yaratmaz, çünkü bireysel artıkların işareti …

46 residuals  terminology  error 

Basit yazdım MLP içinde TensorFlow bir modelleme olduğu XOR-Gate . İçin böylece: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] aşağıdakileri üretmelidir: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Ağın bir giriş katmanı, gizli bir katmanı ve her birinin 2, 5 ve 1 nöronlu bir çıkış katmanı vardır. Şu …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

Weka'da sınıflandırmayı belirli bir veri kümesi için çalıştırıyorum ve nominal bir değeri tahmin etmeye çalışırsam, çıkışın özellikle doğru ve yanlış tahmin edilmiş değerleri gösterdiğini fark ettim. Ancak, şimdi sayısal bir özellik için çalıştırıyorum ve çıktı: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Doğrusal regresyon yaptığımızda, bir sürü veri noktasına uyacak şekilde , klasik yaklaşım kare hatasını en aza indirir. Uzun zamandır karelerdeki hatayı en aza indirecek bir soruyu şaşırtmıştım , mutlak hatayı minimize etmekle aynı sonucu verdin mi? Değilse neden kare hatasını en aza indirgemek daha iyidir? “Amaç işlevi farklılaştırılabilir” den başka …

38 least-squares  error 

ImageNet sınıflandırma kâğıtlarında ilk 1 ve ilk 5 hata oranları, bazı çözümlerin başarısını ölçmek için önemli birimlerdir, ancak bu hata oranları nedir? In Deep Evrişimsel Sinir Ağları ile ImageNet Sınıflandırma Krizhevsky ark. Tek bir CNN (sayfa 7) temelli her bir çözümde ilk 5 hata oranına sahip değilken, 5 ve 7 …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

Rastgele bir orman modeli çalıştırmak için birinden bir R betiği aldım. Bazı çalışan verileriyle değiştirdim ve çalıştırdım. Gönüllü ayrılıkları tahmin etmeye çalışıyoruz. İşte bazı ek bilgiler: bu bir sınıflandırma modelidir 0 = çalışan kaldı, 1 = çalışan sonlandı, şu anda sadece bir düzine yordayıcı değişkenine bakıyoruz, veriler "dengesiz" ifadesiyle 7’deki …

35 r  classification  error  random-forest 

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Gerçek değer sıfır olduğunda göreceli hatayı nasıl hesaplarım? Diyelim ki ve . Göreceli hatayı şu şekilde tanımlarsam:xT R u e= 0xtrue=0x_{true} = 0xt e'nin s txtestx_{test} göreceli hata = xT R u e- xt e'nin s txT R u egöreceli hata=xtrue-xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Sonra göreceli hata her zaman tanımsızdır. …

32 error  measurement-error 

Bir regresyon modelini yerleştirirken, çıktıların varsayımlarına uyulmazsa, özellikle: Artıklar homoscedastik değilse ne olur? Kalanlar Kalanlar - Takılan arsa'da artan veya azalan bir model gösteriyorsa. Artıklar normal dağılmazsa ve Shapiro-Wilk testinde başarısız olursa ne olur? Shapiro-Wilk normallik testi çok katı bir testtir ve bazen Normal-QQ grafiği biraz makul görünse bile, veriler …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Bunun daha önce sorulmadığına şaşırdım, ancak soruyu stats.stackexchange'te bulamıyorum. Normalde dağıtılmış bir örneğin varyansını hesaplamak için kullanılan formül: Σ ( X- X¯)2n - 1Σ(X-X¯)2n-1\frac{\sum(X - \bar{X}) ^2}{n-1} Basit bir doğrusal regresyonda gözlemlerin ortalama kare hatasını hesaplayan formül: ∑ ( yben- y^ben)2n - 2Σ(yben-y^ben)2n-2\frac{\sum(y_i - \hat{y}_i) ^2}{n-2} Bu iki formül arasındaki …

27 variance  error 

İnsanlar sık ​​sık bazı olayların% 50-60 yaşanma şansı olduğunu söylüyor. Bazen insanların olasılık atamalarında açık hata çubukları verdiğini bile görüyorum. Bu ifadelerin herhangi bir anlamı var mı ya da sadece doğası gereği bilinmeyen bir şey için belirli bir sayı seçerken dilbilimsel bir rahatsızlık duygusu mu var?

25 probability  error 

Sorun Regresyonda, genellikle bir örnek için ortalama kare hatası (MSE) hesaplanır : , bir prediktör kalitesini ölçmek için uygulanır.MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 Şu anda, hedefin, müşterilerin birtakım sayısal özellikler verilen bir ürün için ödemek istedikleri fiyatı tahmin etmektir. Öngörülen fiyat çok yüksekse, hiçbir müşteri ürünü satın alamaz, …

24 regression  error  loss-functions 

Ortalama Kare Hata (MSE) ve Ortalama Kare Tahmin Hata (MSPE) arasındaki anlamsal fark nedir?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction