«error» etiketlenmiş sorular

Bu iki yaygın terim genellikle eşanlamlı olarak kullanılırken, bazen bir ayrım söz konusudur. Gerçekten bir fark var mı, yoksa tam olarak eş anlamlılar mı?

23 residuals  error  terminology 

Herhangi birinin p-değerlerinin, anlamlılık seviyesinin ve tip I hatasının tanımları ve kullanımlarıyla ilgili kısa bir özet verip veremeyeceğini merak ediyordum. P-değerlerinin "en azından gerçekten gözlediğimiz en yüksek düzeyde bir test istatistiği elde etme olasılığı" olarak tanımlandığını, bir anlamlılık seviyesinin ise p-değeri önemli olup olmadığını ölçmek için rastgele bir kesim değeri …

21 hypothesis-testing  probability  statistical-significance  p-value  error 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

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 

Fiziksel bir modeli değerlendiriyorum ve burada hangi yöntemlerden birini kullanmam gerektiğini bilmek istiyorum (RMSE ile Tayin Katsayısı R2 arasında) Sorun şu şekildedir: x, giriş değeri için tahminler çıkaran bir fonksiyonum var . Ayrıca dediğim değer için gerçek bir gözlemim varyx¯¯¯¯¯=f(x)yx¯=f(x)\overline{y_x}= f(x).yxyxy_x Benim sorum RMSE veya R 2'nin artıları ve eksileri …

21 error 

R fonksiyonu lm tarafından elde edilen doğrusal regresyon modelinin, Ortalama Kare Hatası komutu ile elde edilip edilemeyeceğini bilmek ister. Bir örnek şu şekilde çıktı aldım > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -16.1368 -6.1968 …

20 r  regression  error 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

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 

Özellikle 2.11 ve 2.12 türetilmesinde (şartlandırma, minimum noktaya doğru adım), aşağıda tahmin edilen tahmin hatasının (ESL) türetilmesini anlamak için uğraşıyorum. Herhangi bir işaretçi veya bağlantılar çok takdir. Aşağıda ESL s. 18. İlk iki denklem sırasıyla 2.11 ve 2.12 denklemleridir. Let gerçek değerli rasgele giriş vektörü ve göstermektedirler ortak dağılım gerçek …

20 regression  prediction  error 

Anladığım kadarıyla Birleşik Krallık Okulları, Standart Sapmanın aşağıdakileri kullanarak bulunduğunu öğretir: ABD Okulları şunları öğretir: (yine de temel düzeyde). Bu, geçmişte bazı öğrencilerimin İnternet'te arama yaptıkları, ancak yanlış bir açıklama buldukları için sorunlara neden oldu. Neden fark var? Basit veri kümeleri 10 değer söylüyorsa, yanlış yöntem uygulanırsa (örneğin bir sınavda) …

16 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

MAD = Ortalama Mutlak Sapma MSE = Ortalama Kare Hata Ben MSE bazı istenmeyen nitelikleri rağmen kullanıldığını çeşitli yerlerden önerileri gördüğüm (örn http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , p8 üzerinde devletler hangi "O mad genel olarak inanılmaktadır MSE'den daha iyi bir ölçüttür. Bununla birlikte, matematiksel olarak MSE MAD'den daha uygundur. ") Bundan daha fazlası …

15 forecasting  error  mse  mae 

James-Stein büzülme fikri ile alınıyorum (yani, muhtemelen bağımsız normallerden oluşan bir vektörün tek bir gözleminin doğrusal olmayan bir işlevi, 'daha iyi' nin kare hata ile ölçüldüğü rasgele değişkenlerin ortalamalarının daha iyi bir tahmincisi olabilir. ). Ancak, bunu uygulamalı çalışmalarda hiç görmedim. Açıkçası yeterince iyi değilim. James-Stein'ın uygulamalı bir ortamda tahmini …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Sorum çok basit: neden lineer regresyon varsayımında hata teriminin izlediği dağılım olarak normali seçiyoruz? Neden üniforma, t veya başka bir şey seçmiyoruz?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Kaggle yarışmalarında kullanılan farklı hata metriklerini gördüm: RMS, ortalama kare, AUC ve diğerleri. Bir hata metriği seçmenin genel kuralı nedir, yani belirli bir sorun için hangi hata metriğinin kullanılacağını nasıl bilebilirsiniz? Herhangi bir yönerge var mı?

15 machine-learning  classification  error 

Özellikle rotalarla uğraşırken GPS sisteminin sahip olduğu hatalarla nasıl başa çıkacağımı anlamama yardımcı olacak uygun teorik çerçeve veya uzmanlık arıyorum. Temel olarak, veri ve bir iz uzunluğunu oluşturmak için kullanmak için herhangi bir algoritma gereksinimleri arıyorum. Cevabın güvenilir olması gerekiyor. Bir arkadaşım 160km olarak faturalandırılan bir yarışın yarış direktörüydü, ancak …

14 error  sampling 

Ortalama kare hata formülünü ve nasıl hesaplanacağını biliyorum. Bir regresyon hakkında konuştuğumuzda, ortalama kare hatasını hesaplayabiliriz. Ancak bir sınıflandırma problemi için bir MSE ve bunun nasıl hesaplanacağı hakkında konuşabilir miyiz?

14 classification  error 

Harmonik anlamın kanıtlandığı bir referans arıyorum x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} kare göreli hataların toplamını en aza indirir ( zzz ) ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i - z)^2}{x_i}\right).

13 references  mean  error  weighted-regression  harmonic-mean