Запитання з тегом «measurement-error»

У класифікаційних роботах ImageNet коефіцієнт помилок топ-1 та топ-5 є важливими одиницями для вимірювання успішності деяких рішень, але які показники помилок? У класифікації ImageNet з глибокими згортковими нейронними мережами Крижевського та ін. кожне рішення, засноване на одній єдиній CNN (стор. 7), не має кращих 5 помилок, тоді як у тих, …

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

Як обчислити відносну помилку, коли справжнє значення дорівнює нулю? Скажіть, у мене xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0 і xtestxtestx_{test} . Якщо я визначаю відносну помилку як: relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Тоді відносна похибка завжди не визначена. Якщо замість цього я використовую визначення: relative error=xtrue−xtestxtestrelative error=xtrue−xtestxtest\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{test}} Тоді відносна …

32 error  measurement-error 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних 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 …

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 

Я проводив змагання з машинного навчання, де вони використовують RMSLE (кореневу середню квадратичну логарифмічну помилку), щоб оцінити ефективність, прогнозуючи ціну продажу категорії обладнання. Проблема в тому, що я не впевнений, як інтерпретувати успіх свого остаточного результату. Наприклад , якщо я досяг RMSLE з я міг підняти його експонентну потужність і …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Припустимо, що випадкова величина має нижню і верхню межу [0,1]. Як обчислити дисперсію такої змінної?

22 variance  standard-deviation  measurement-error 

Тут "обрізання" передбачає зниження точності випадкових чисел і не обрізання рядів випадкових чисел. Наприклад, якщо у мене є справді випадкових чисел (витягнутих з будь-якого розподілу, наприклад, нормальних, рівномірних тощо) з довільною точністю, і я усікаю всі числа, щоб, нарешті, закінчити набір чисел, кожне з яких точно 2 цифри після десяткової. …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

Після деяких пошуків я знаходжу дуже мало щодо включення ваг спостереження / помилок вимірювань у аналіз основних компонентів. Те, що я знаходжу, зазвичай покладається на ітеративний підхід до включення зважувань (наприклад, тут ). Моє запитання, чому такий підхід необхідний? Чому ми не можемо використовувати власні вектори зваженої матриці коваріації?

17 pca  measurement-error  weighted-data 

Правильне бальне оцінювання - це правило, яке максимально реалізується "справжньою" моделлю, і воно не дозволяє "хеджувати" або грати в систему (свідомо повідомляти про різні результати, як це справжня віра моделі для покращення балів). Оцінка Brier належна, точність (правильно класифікована пропорція) є неправильною і часто не рекомендується. Іноді я бачу, що …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

У мене є GPS-пристрій, який видає вимірювання шуму за допомогою матриці коваріації ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥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] (там також задіяно, але давайте ігноруємо це на секунду.)ttt Припустимо, я хочу сказати комусь іншому, …

16 covariance  measurement-error  uncertainty 

У книзі "Біостатистика для манекенів" на сторінці 40 я читав: Стандартна помилка (скорочено SE) - це один із способів вказати, наскільки точна ваша оцінка або вимірювання чогось. і Інтервали довіри надають інший спосіб вказати точність оцінки або вимірювання чогось. Але там нічого не написано, як вказати точність вимірювання. Питання: Як …

15 confidence-interval  standard-error  measurement-error  accuracy 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

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 

Розглянемо класичну проблему аналізу даних, де ти маєш результат і як це пов’язано з низкою прогнозів . Основний тип застосування тут на увазі:YiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} - результат групового рівня, такий як рівень злочинності в місті .iii Провідники - це характеристики групи, такі як демографічні особливості міста .iii Основна мета …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

Я порівняно новачок у статистиці і буду вдячний допомогти зрозуміти це краще. У моєму полі є поширена модель форми: Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Коли люди підходять моделі до даних, вони зазвичай лінеаризують її та відповідають наступному log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon Чи це добре? Я десь читав, що …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

Пробачте, якщо я пропустив щось досить очевидне. Я фізик, який по суті є (гістограмою) розподілом, орієнтованим на середнє значення, яке наближається до нормального розподілу. Важливе значення для мене - це стандартне відхилення цієї Гауссової випадкової величини. Як би я намагався знайти помилку на стандартному відхиленні вибірки? У мене є відчуття, …

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

Я відвідую клас аналізу даних, і деякі мої добре вкорінені ідеї хитаються. А саме думка про те, що помилка (epsilon), як і будь-яка інша різновид дисперсії, стосується лише (так я думав) для групи (вибірки або цілої сукупності). Тепер нас вчать, що одне з припущень регресії - це те, що дисперсія …

11 regression  variance  error  measurement-error