«standard-error» etiketlenmiş sorular

Eğer kare hatasının toplamı bölmek neden sınıfta bugün istendi yerine ilen - 1n-1n-1nnn , standart sapmasını hesaplamak. Sınıfta cevap vermeyeceğimi söyledim (tarafsız tahmin edicilere gitmek istemediğimden beri), ancak daha sonra merak ettim - bunun için sezgisel bir açıklaması var mı ?!

136 standard-error  intuition  teaching  bessels-correction 

Kendi anlayışım için, tahmin edilen katsayıların standart hatalarının hesaplanmasının örneğin lm()fonksiyonun çıktısıyla geldiği R, ancak tespit edemediği gibi manuel olarak kopyalanmasıyla ilgileniyorum . Kullanılan formül / uygulama nedir?

114 r  regression  standard-error  lm 

Standart hata ile standart sapma arasındaki farkı anlamakta güçlük çekiyorum. Nasıl farklılar ve neden standart hatayı ölçmeniz gerekiyor?

96 mean  standard-deviation  standard-error  intuition 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Doğrusal bir regresyonda öngörülen değerler için güven aralığının, yordayıcının ortalaması çevresinde ve yordayıcının minimum ve maksimum değerleri etrafındaki yağları daralma eğiliminde olduğunu fark ettim. Bu, bu 4 doğrusal regresyonun parsellerinde görülebilir: Başlangıçta bunun, tahmin edicilerin değerlerinin çoğunun tahmin edicinin ortalaması çevresinde toplandığından dolayı olduğunu düşündüm. Bununla birlikte, güven aralığının dar …

69 regression  confidence-interval  linear-model  standard-error  prediction-interval 

Tahmin için bir LASSO modeli kullanmaya çalışıyorum ve standart hataları tahmin etmem gerekiyor. Elbette birileri bunu yapmak için zaten bir paket yazmıştır. Ancak görebildiğim kadarıyla, bir LASSO kullanarak tahmin yapan CRAN paketlerinin hiçbiri bu tahminler için standart hatalar getirmeyecek. Öyleyse sorum şu: LASSO tahminlerinde standart hataları hesaplamak için bir paket …

60 r  standard-error  prediction  lasso 

2 sonucu olan bir deneme çalıştırdığımı ve 2 sonucun altında yatan "doğru" dağılımın ve : parametreleriyle binom bir dağılım olduğunu farz ediyorum .nnnpppBinomial(n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) standart hatasını, varyansı biçiminden hesaplayabilirim : burada . Öyleyse,SEX=σXn√SEX=σXnSE_X = \frac{\sigma_X}{\sqrt{n}}Binomial(n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p)σ2X=npqσX2=npq \sigma^{2}_{X} = npqq=1−pq=1−pq = 1-pσX=npq−−−√σX=npq\sigma_X=\sqrt{npq} . Standart hata için alıyorum:SEX=pq−−√SEX=pqSE_X=\sqrt{pq} , fakat …

43 binomial  standard-error 

summary.rqDan işlev quantreg skeç dilim regresyon katsayılarının standart hata tahminleri için seçimler çok sayıda sağlar. Bunların her birinin optimal / arzu edilir hale geldiği özel senaryolar nelerdir? Koenker'de (1994) açıklandığı gibi bir sıralama testini ters çevirerek tahmini parametreler için güven aralıkları üreten "sıralama". Varsayılan seçenek hataların kimliğini varsayırken, iid = …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

R'de bir çoklu regresyon modeli çalıştırırken, çıkışlardan biri 95,161 serbestlik derecesinde 0.0589'luk bir artık standart hatadır. 95.161 serbestlik derecesinin, örneklemimdeki gözlem sayısı ile modelimdeki değişken sayısı arasındaki farktan kaynaklandığını biliyorum. Artık standart hata nedir?

35 regression  standard-error  residuals 

Standart "kümeleme" hatasını ve R'de nasıl çalıştırılacağını anlamaya çalışıyorum (Stata'da önemsiz). RI'de ya plmkendi işlevimi kullanmakta ya da yazmakta başarısız oldum. diamondsVeriyi ggplot2paketten kullanacağım . Her iki değişkenle de sabit efektler yapabilirim > library(plyr) > library(ggplot2) > library(lmtest) > library(sandwich) > # with dummies to create fixed effects > fe.lsdv …

33 r  panel-data  standard-error  fixed-effects-model  clustered-standard-errors 

Biri standart hatayı elde etmek için bir parametreyi patlattığında, parametrenin bir dağılımını elde ederiz. Neden bu dağılımın ortalamasını bir sonuç olarak kullanmıyoruz veya almaya çalıştığımız parametre için tahmin yapmıyoruz? Dağılım, gerçekte yaklaşık değil mi? Bu nedenle “gerçek” değer hakkında iyi bir tahminde bulunacağız. Yine de örneklemimizden aldığımız orijinal parametreyi rapor …

30 distributions  bootstrap  standard-error  expected-value 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz 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 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Standart hatayı standart sapmaya dönüştürmek mantıklı mıdır? Ve eğer öyleyse, bu formül uygun mu? SE= SDN---√SE=SDNSE = \frac{SD}{\sqrt{N}}

26 standard-deviation  standard-error 

Wikipedia'nın NPS'nin nasıl hesaplandığını açıklamasına izin vereceğim : Net Promoter Score, müşterilere 0'dan 10'a kadar derecelendirme ölçeğinde tek bir soru sorularak elde edilir; 10, "aşırı derecede muhtemeldir" ve 0 "hiç de muhtemel değildir": arkadaş ya da meslektaş? Yanıtlarına göre, müşteriler üç gruba ayrılır: Promoterler (9–10 derece), Pasifler (7–8 derece) ve …

21 hypothesis-testing  statistical-significance  standard-error  multinomial  nps