Als «error» getaggte Fragen

Der Fehler einer Schätzung oder Vorhersage ist ihre Abweichung vom wahren Wert, die nicht beobachtbar (z. B. Regressionsparameter) oder beobachtbar (z. B. zukünftige Realisierungen) sein kann. Verwenden Sie das Tag [error-message], um nach Softwarefehlern zu fragen.

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Vergleichen und Gegenüberstellen von p-Werten, Signifikanzniveaus und Typ-I-Fehlern
Ich habe mich gefragt, ob irgendjemand einen genauen Überblick über die Definitionen und Verwendungen von p-Werten, Signifikanzniveau und Typ-I-Fehler geben kann. Ich verstehe, dass p-Werte definiert sind als "die Wahrscheinlichkeit, eine Teststatistik zu erhalten, die mindestens so extrem ist wie die, die wir tatsächlich beobachtet haben", während ein Signifikanzniveau nur …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
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 
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RMSE vs. Bestimmungskoeffizient
Ich evaluiere ein physikalisches Modell und möchte wissen, welche der Methoden ich hier anwenden soll (zwischen RMSE und Bestimmungskoeffizient R2) Das Problem ist wie folgt: Ich habe eine Funktion, die Vorhersagen für den Eingabewert x ausgibt, . Ich habe auch die tatsächliche Beobachtung für diesen Wert, den ich .yx¯¯¯¯¯=f(x)yx¯=f(x)\overline{y_x}= f(x)yxyxy_x …
21 error 
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
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 
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Erwarteter Vorhersagefehler - Ableitung
Es fällt mir schwer, die Ableitung des erwarteten Vorhersagefehlers nach unten (ESL) zu verstehen, insbesondere die Ableitung von 2.11 und 2.12 (Konditionierung, der Schritt zum punktweisen Minimum). Alle Hinweise oder Links sehr geschätzt. Unten melde ich den Auszug aus ESL pg. 18. Die ersten beiden Gleichungen lauten der Reihe nach …
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Warum sollte ein bestimmtes Maß für den Prognosefehler (z. B. MAD) im Gegensatz zu einem anderen (z. B. MSE) verwendet werden?
MAD = Mittlere absolute Abweichung MSE = Mittlerer quadratischer Fehler Ich habe Vorschläge von verschiedenen Stellen gesehen, dass MSE trotz einiger unerwünschter Eigenschaften verwendet wird (z. B. http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , das auf Seite 8 heißt. "Es wird allgemein angenommen, dass MAD ist ein besseres Kriterium als MSE. Mathematisch ist MSE jedoch …
15 forecasting  error  mse  mae 
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James-Stein-Schrumpfung in freier Wildbahn?
Ich bin von der Idee der James-Stein-Schrumpfung angetan (dh dass eine nichtlineare Funktion einer einzelnen Beobachtung eines Vektors möglicherweise unabhängiger Normalen ein besserer Schätzer für die Mittelwerte der Zufallsvariablen sein kann, wobei "besser" durch Quadratfehler gemessen wird ). Ich habe es jedoch noch nie in der angewandten Arbeit gesehen. Klar …
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Warum unterrichten US- und UK-Schulen unterschiedliche Methoden zur Berechnung der Standardabweichung?
Soweit ich weiß, lehren die britischen Schulen, dass die Standardabweichung wie folgt ermittelt wird: in der Erwägung, dass US-Schulen unterrichten: (auf einer grundlegenden Ebene sowieso). Dies hat in der Vergangenheit eine Reihe von Problemen meiner Schüler verursacht, da sie im Internet gesucht haben, aber die falsche Erklärung gefunden haben. Warum …
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Verwalten von Fehlern mit GPS-Routen (theoretischer Rahmen?)
Ich suche nach einem geeigneten theoretischen Rahmen oder Fachgebiet, um zu verstehen, wie ich mit den Fehlern des GPS-Systems umgehen kann - insbesondere beim Umgang mit Routen. Grundsätzlich suche ich nach den Anforderungen an die Daten und die zu verwendenden Algorithmen, um die Länge eines Trails bestimmen zu können. Die …
14 error  sampling 
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