Statistiken und Big Data uncertainty

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Annahmen bezüglich Bootstrap-Schätzungen der Unsicherheit

Ich schätze die Nützlichkeit des Bootstraps bei der Ermittlung von Unsicherheitsschätzungen, aber eine Sache, die mich immer gestört hat, ist, dass die Verteilung, die diesen Schätzungen entspricht, die von der Stichprobe definierte Verteilung ist. Im Allgemeinen scheint es eine schlechte Idee zu sein, zu glauben, dass unsere Stichprobenhäufigkeiten genau der …

62 bootstrap uncertainty

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Warum ist die Softmax-Ausgabe kein gutes Unsicherheitsmaß für Deep Learning-Modelle?

Ich arbeite seit einiger Zeit mit Convolutional Neural Networks (CNNs), hauptsächlich mit Bilddaten für die semantische Segmentierung / Instanzsegmentierung. Ich habe mir den Softmax der Netzwerkausgabe oft als "Heatmap" vorgestellt, um zu sehen, wie hoch die Aktivierungen pro Pixel für eine bestimmte Klasse sind. Ich habe niedrige Aktivierungen als "unsicher" …

21 probability deep-learning conv-neural-network uncertainty softmax

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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 …

15 covariance measurement-error uncertainty

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Schätzung der Kerndichte unter Berücksichtigung von Unsicherheiten

Bei der Visualisierung eindimensionaler Daten wird häufig die Kernel Density Estimation-Technik verwendet, um falsch gewählte Behälterbreiten zu berücksichtigen. Gibt es eine Standardmethode zum Einbeziehen dieser Informationen, wenn mein eindimensionaler Datensatz Messunsicherheiten aufweist? Zum Beispiel (und verzeihen Sie mir, wenn ich kein Verständnis dafür habe), faltet KDE ein Gauß-Profil mit den …

12 uncertainty kde kernel-smoothing

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Wie lässt sich Unsicherheit am besten kommunizieren?

Ein großes Problem bei der Übermittlung der Ergebnisse statistischer Berechnungen an die Medien und die Öffentlichkeit ist die Art und Weise, wie wir Unsicherheit kommunizieren. Sicherlich scheinen die meisten Massenmedien eine harte und schnelle Nummer zu mögen, obwohl Zahlen, außer in einer relativ geringen Anzahl von Fällen, immer eine gewisse …

12 uncertainty communication

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Berechnen Sie die Unsicherheit der linearen Regressionssteigung basierend auf der Datenunsicherheit

Wie berechnet man die Unsicherheit der linearen Regressionssteigung basierend auf der Datenunsicherheit (möglicherweise in Excel / Mathematica)? Beispiel: Lassen Sie uns Datenpunkte (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16) haben, aber jeder y-Wert hat eine Unsicherheit von 4. Die meisten Funktionen, die ich gefunden habe, würden die Unsicherheit als …

12 regression uncertainty

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Zuverlässigkeit einer angepassten Kurve?

Ich möchte die Unsicherheit oder Zuverlässigkeit einer angepassten Kurve abschätzen. Ich nenne absichtlich keine genaue mathematische Größe, nach der ich suche, da ich nicht weiß, was es ist. Hier ist (Energie) die abhängige Variable (Antwort) und V (Volumen) die unabhängige Variable. Ich möchte die Energie-Volumen-Kurve E ( V ) eines …

11 error fitting reliability uncertainty

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Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung, aber …

11 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

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Abstimmungssystem, das die Genauigkeit jedes Wählers und die damit verbundene Unsicherheit nutzt

Nehmen wir an, wir haben eine einfache "Ja / Nein" -Frage, auf die wir eine Antwort wissen möchten. Und es gibt N Leute, die für die richtige Antwort "stimmen". Jeder Wähler hat eine Historie - eine Liste von Einsen und Nullen, aus der hervorgeht, ob sie in der Vergangenheit in …

11 accuracy uncertainty weighted-mean voting-system

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Klassifikator für unsichere Klassenbezeichnungen

Angenommen, ich habe eine Reihe von Instanzen mit zugeordneten Klassenbezeichnungen. Es spielt keine Rolle, wie diese Instanzen gekennzeichnet wurden, sondern wie sicher ihre Klassenmitgliedschaft ist. Jeder Instanz gehört genau einer Klasse an. Angenommen, ich kann die Sicherheit jeder Klassenmitgliedschaft mit einem nominalen Attribut von 1 bis 3 quantifizieren (sehr sicher …

11 classification weka uncertainty

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Welche grafischen Methoden sind nützlich, um zu visualisieren, wie sich Unsicherheiten aggregieren?

Ich habe eine Reihe von Systemen, in denen sich Unsicherheiten ansammeln. Diese sind nicht immer rein additiv - manchmal sind sie es, manchmal nicht. Ich hatte einige Erfolge bei der Verwendung von Fan-Charts, Balkendiagrammen mit Konfidenzintervallen und Box-Plots für die Kommunikation einzelner Elemente. Aber wie kann ich zeigen, wie sich …

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Unsicherheitsschätzung bei hochdimensionalen Inferenzproblemen ohne Abtastung?

Ich arbeite an einem hochdimensionalen Inferenzproblem (ca. 2000 Modellparameter), für das wir eine MAP-Schätzung robust durchführen können, indem wir das globale Maximum des log-posterior unter Verwendung einer Kombination aus gradientenbasierter Optimierung und einem genetischen Algorithmus ermitteln. Ich würde sehr gerne in der Lage sein, zusätzlich zur MAP-Schätzung eine Schätzung der …

9 bayesian uncertainty high-dimensional variational-bayes

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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?

Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …

9 machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty

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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?

Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

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SVM-Vertrauen nach Entfernung von der Hyperlinie

Für einen probabilistischen Mehrklassenklassifikator können wir Wahrscheinlichkeiten der Zugehörigkeit eines neuen Punktes zu jeder Klasse y_i erhalten ; Im Fall von 3 Klassen nehmen wir an, dass wir P (y_a | x)> P (y_b | x)> P (y_c | x) erhalten , daher ist die wahrscheinlichste Klasse von x y_a …

9 probability classification svm unsupervised-learning uncertainty

Als «uncertainty» getaggte Fragen