Als «measurement-error» getaggte Fragen

Messfehler ist die Differenz zwischen einem Messwert einer Größe und ihrem wahren Wert.

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ImageNet: Was ist die Top-1- und Top-5-Fehlerrate?
In ImageNet-Klassifizierungspapieren sind die Fehlerquoten Top 1 und Top 5 wichtige Maßeinheiten für den Erfolg einiger Lösungen. Doch wie hoch sind diese Fehlerquoten? In der ImageNet-Klassifikation mit Deep Convolutional Neural Networks von Krizhevsky et al. Jede Lösung, die auf einer einzelnen CNN basiert (Seite 7), hat keine Top-5-Fehlerraten, während die …
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Wie berechne ich den relativen Fehler, wenn der wahre Wert Null ist?
Wie berechne ich den relativen Fehler, wenn der wahre Wert Null ist? Angenommen, ich habe xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0 und . Wenn ich relativen Fehler definiere als:xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Dann ist der relative Fehler immer undefiniert. Wenn ich stattdessen die Definition verwende: relative error=xtrue−xtestxtestrelative error=xtrue−xtestxtest\text{relative error} = …
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen 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)) …
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 
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Wie interpretieren Sie RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error)?
Ich habe einen maschinellen Lernwettbewerb durchgeführt, bei dem RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) verwendet wird, um die Leistung zu bewerten und den Verkaufspreis einer Gerätekategorie vorherzusagen. Das Problem ist, dass ich nicht sicher bin, wie ich den Erfolg meines Endergebnisses interpretieren soll. Wenn ich zum Beispiel einen Effektivwert von …
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Sind abgeschnittene Zahlen aus einem Zufallsgenerator immer noch zufällig?
Hier bedeutet "Abschneiden" , die Genauigkeit der Zufallszahlen zu verringern und die Folge von Zufallszahlen nicht abzuschneiden. Wenn ich zum Beispiel echte Zufallszahlen (aus einer beliebigen Verteilung, z. B. normal, einheitlich usw.) mit willkürlicher Genauigkeit habe und alle Zahlen so abschneide, dass ich schließlich eine Menge von Zahlen erhalte, von …
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Analyse der gewichteten Hauptkomponenten
Nach einiger Suche finde ich sehr wenig über die Einbeziehung von Beobachtungsgewichten / Messfehlern in die Hauptkomponentenanalyse. Was ich finde, stützt sich tendenziell auf iterative Ansätze zur Einbeziehung von Gewichtungen (z . B. hier ). Meine Frage ist, warum dieser Ansatz notwendig ist? Warum können wir die Eigenvektoren der gewichteten …
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Was bedeutet es, dass AUC eine semi-korrekte Bewertungsregel ist?
Eine korrekte Bewertungsregel ist eine Regel, die durch ein "echtes" Modell maximiert wird und kein "Absichern" oder Spielen des Systems erlaubt (absichtlich unterschiedliche Ergebnisse zu melden, wie es der wahre Glaube des Modells ist, um die Bewertung zu verbessern). Der Brier-Score ist korrekt, die Genauigkeit (Anteil richtig klassifiziert) ist nicht …
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Wenn „Standardfehler“ und „Konfidenzintervalle“ die Messgenauigkeit messen, was sind dann die Messungen der Genauigkeit?
Im Buch "Biostatistik für Dummies" auf Seite 40 las ich: Der Standardfehler (abgekürzt SE) ist eine Möglichkeit anzugeben, wie genau Ihre Schätzung oder Messung von etwas ist. und Konfidenzintervalle bieten eine andere Möglichkeit, die Genauigkeit einer Schätzung oder Messung von etwas anzugeben. Es ist jedoch nichts darüber geschrieben, wie die …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
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 
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Kann ich eine Kovarianzmatrix in Unsicherheiten für Variablen umwandeln?
Ich habe ein GPS-Gerät, das eine Rauschmessung über die Kovarianzmatrix ausgibt :ΣΣ\Sigma Σ = ⎡⎣⎢σx xσyxσx zσx yσyyσyzσx zσyzσzz⎤⎦⎥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] (Es ist auch beteiligt, aber lassen Sie uns das für eine …
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Was können Sie tun, wenn Sie Prädiktorvariablen haben, die auf Gruppendurchschnitten mit unterschiedlichen Stichprobengrößen basieren?
Stellen Sie sich ein klassisches Datenanalyseproblem vor, bei dem Sie ein Ergebnis YiYiY_{i} und wie es mit einer Reihe von Prädiktoren . Die grundlegende Art der Anwendung ist hierXi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} iYiYiY_{i} ist ein Ergebnis auf Gruppenebene, beispielsweise die Kriminalitätsrate in Stadt .iii Die Prädiktoren sind Merkmale auf Gruppenebene, z. …
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Wie kann ich die Standardabweichung der Standardabweichung der Stichprobe von einer Normalverteilung ermitteln?
Vergib mir, wenn ich etwas ziemlich Offensichtliches verpasst habe. Ich bin Physiker mit einer (Histogramm-) Verteilung, die sich um einen Mittelwert dreht, der sich einer Normalverteilung annähert. Der für mich wichtige Wert ist die Standardabweichung dieser Gaußschen Zufallsvariablen. Wie würde ich versuchen, den Fehler in der Standardabweichung der Stichprobe zu …
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