«error» 태그된 질문

p- 값, 유의 수준 및 유형 I 오류의 정의 및 사용에 대해 간결한 요약을 제공 할 수 있는지 궁금합니다. p- 값은 "실제로 관찰 한 것 이상으로 테스트 통계를 얻을 확률"로 정의되는 반면, 유의 수준은 p- 값이 유의한지 여부를 측정하기위한 임의의 컷오프 값일뿐입니다. . 유형 I 오류는 참 가설을 기각 한 …

21 hypothesis-testing  probability  statistical-significance  p-value  error 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

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 

실제 모델을 평가 중이며 여기에서 사용해야하는 방법 중 하나를 알고 싶습니다 (RMSE와 계수 R2 사이). 문제는 다음과 같습니다. 입력 값 x, 대한 예측을 출력하는 함수가 yx¯¯¯¯¯=f(x)yx¯=f(x)\overline{y_x}= f(x)있습니다. 또한 라는 해당 값에 대한 실제 관찰이 있습니다.yxyxy_x 내 질문은 RMSE 또는 의 장단점이 무엇인가 입니다. 나는 내가 연구하고있는 문제에 대한 논문에서 두 …

21 error 

R 함수 lm으로 얻은 선형 회귀 모델에 평균 제곱 오차 명령으로 얻을 수 있는지 알고 싶습니다. 예제의 FOLLOWING 출력이 있습니다. > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -16.1368 -6.1968 -0.5969 6.7607 23.4731 Coefficients: Estimate …

20 r  regression  error 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

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 

이 두 가지 유비쿼터스 용어는 종종 동의어로 사용되지만 때로는 구별이있는 것 같습니다. 실제로 차이가 있습니까, 아니면 정확히 동의어입니까?

20 residuals  error  terminology 

특히 2.11 및 2.12의 유도 (컨디셔닝, 포인트 단위 최소 단계)에 따라 아래의 예상 예측 오류 (ESL)의 도출을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 모든 포인터 또는 링크는 대단히 감사합니다. 아래는 ESL pg에서 발췌 한 내용입니다. 처음 두 방정식은 순서대로 방정식 2.11과 2.12입니다. 하자 실제 값 랜덤 입력 벡터와 나타내고 조인트 분포와 …

20 regression  prediction  error 

MAD = 평균 절대 편차 MSE = 평균 제곱 오차 나는 몇몇 바람직하지 않은 특성에도 불구하고 MSE가 사용되는 여러 곳에서 제안을 보았다 (예 : http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , p8에 나와 있음) MSE보다 더 나은 기준이지만 MAD보다 수학적으로 MSE가 더 편리합니다. ") 그것보다 더 있습니까? 예측 오차를 측정하는 다양한 방법이 더 적합하거나 적은 …

15 forecasting  error  mse  mae 

나는 James-Stein 수축에 대한 아이디어를 얻었습니다 (즉, 독립적 인 법선으로 구성된 벡터에 대한 단일 관찰의 비선형 함수는 랜덤 변수의 수단을 더 잘 추정 할 수 있습니다. 여기서 '더 나은'은 제곱 오차로 측정됩니다) ). 그러나 응용 작업에서 본 적이 없습니다. 분명히 나는 ​​충분히 읽지 못했습니다. James-Stein이 적용된 환경에서 추정을 개선 한 …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

영국 학교에서 이해하는 것처럼 표준 편차는 다음을 사용하여 찾을 수 있습니다. 반면 미국 학교는 다음과 같이 가르칩니다. (어쨌든 기본 수준에서). 이것은 인터넷에서 검색 할 때 과거에 많은 학생들의 문제를 일으켰지 만 잘못된 설명을 찾았습니다. 왜 차이점이 있습니까? 간단한 데이터 세트에서 10 개의 값을 사용하면 잘못된 방법을 적용하면 (예 : 시험에서) …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

내 질문은 매우 간단합니다. 선형 회귀 가정에서 오류 항이 따르는 분포로 정규을 선택하는 이유는 무엇입니까? 왜 우리는 유니폼, t 또는 다른 것과 같은 다른 것을 선택하지 않습니까?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Kaggle 대회에서 사용되는 다양한 오류 메트릭을 보았습니다. RMS, 평균 제곱, AUC 등. 오류 메트릭을 선택할 때 일반적으로 적용되는 규칙은 무엇입니까? 즉, 주어진 문제에 어떤 오류 메트릭을 사용할지 어떻게 알 수 있습니까? 지침이 있습니까?

15 machine-learning  classification  error 

나는 특히 경로를 다룰 때 GPS 시스템의 오류를 처리하는 방법을 이해하는 데 도움이되는 적절한 이론적 프레임 워크 또는 전문 분야를 찾고 있습니다. 기본적으로, 트레일 길이를 설정하는 데 사용할 데이터 및 알고리즘에 대한 요구 사항을 찾고 있습니다. 대답은 신뢰할 수 있어야합니다. 내 친구는 160km로 청구 된 경주의 경주 책임자 였지만 Garmin은 …

14 error  sampling 

평균 제곱 오류 수식과 계산 방법을 알고 있습니다. 회귀에 대해 이야기 할 때 평균 제곱 오차를 계산할 수 있습니다. 그러나 분류 문제에 대한 MSE와 그 계산 방법에 대해 이야기 할 수 있습니까?

14 classification  error 

고조파 평균이 입증 된 참조를 찾고 있습니다. x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} 제곱 상대 오차의 합을 최소화 ( )zzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i - z)^2}{x_i}\right).

13 references  mean  error  weighted-regression  harmonic-mean