«error» 태그된 질문

통계에 익숙하지 않아서 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 내 분야에는 일반적으로 사용되는 형식의 모델이 있습니다. Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha 사람들이 모델을 데이터에 맞추면 일반적으로 모델을 선형화하고 다음에 적합합니다. log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon 이거 괜찮아? 신호의 노이즈로 인해 실제 모델은 Pt=Po(Vt)α+ϵPt=Po(Vt)α+ϵP_t = P_o(V_t)^\alpha + \epsilon 위와 같이 선형화 …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

어제의 질문 사건 확률을 추정하는 모델의 정확성을 결정 하여 확률 점수에 대해 궁금해했습니다. 찔레 점수 이고 평균 제곱 오차 측정. 유사한 평균 절대 오차 성능 측정이 이름도 있니?1N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - reference_i)^2 1N∑i=1N|predictioni−referencei|1N∑i=1N|predictioni−referencei|\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}|prediction_i - reference_i|

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

나는 지구 화학 계산에서 Monte Carlo 방법에 의한 오류 전파 기사 Anderson (1976)을 읽고 있으며 이해하지 못하는 것이 있습니다. 일부 측정 데이터 고려 및 프로그램 이이를 처리 복귀 소정 값. 이 기사에서이 프로그램은 먼저 데이터 수단을 사용하여 최상의 값 을 얻는 데 사용됩니다 (예 : ).{ A , B , …

12 bootstrap  monte-carlo  error 

통계 분석 패키지에 의해 실제로 var / cov 에러 매트릭스는 어떻게 계산됩니까? 이 아이디어는 이론상 분명하다. 그러나 실제로는 아닙니다. I는 확률 변수의 벡터가있는 경우 I는 평균 X =( X1, X2, … , X엔)⊤엑스=(엑스1,엑스2,…,엑스엔)⊤\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top , 본인은 분산 / 공분산 행렬 일탈로부터 -의 외부 제품 설명한다 -평균 벡터 : …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

대학의 첫 학년과 같이 상당히 표준적인 상황에서 평균 또는 신뢰 구간에 대해보고 할 유효 자릿수를 결정하는 더 과학적인 방법이 있습니까? 테이블에 넣을 유효 숫자 수를 보았습니다 . 왜 유효 자릿수 와 유효 숫자를 카이 제곱 적합 에 사용하지 않습니까? 수업 시간에 학생들에게 결과에서 표준 오류가 발생했을 때 15 자리의 유효 …

12 standard-deviation  error  reporting  communication 

Ridge 또는 Lasso에서 정규화 매개 변수 람다를 선택할 때 권장되는 방법은 다른 람다 값을 시도하고 유효성 검사 세트에서 오류를 측정 한 다음 마지막으로 가장 낮은 오류를 반환하는 람다 값을 선택하는 것입니다. 함수 f (lambda) = error가 볼록한 경우 나에게 오지 않습니다. 이렇게 될 수 있을까요? 즉,이 곡선은 하나 이상의 지역 …

11 cross-validation  error  regularization  validation  optimization 

적합 곡선의 불확실성 또는 신뢰성을 추정하고 싶습니다. 나는 그것이 무엇인지 모르기 때문에 내가 찾고있는 정확한 수학적 양을 의도적으로 언급하지 않습니다. 여기서 (에너지)는 종속 변수 (응답)이고 (볼륨)는 독립 변수입니다. 일부 재료 의 에너지-볼륨 곡선 를 찾고 싶습니다 . 그래서 나는 양자 화학 컴퓨터 프로그램을 사용하여 일부 샘플 볼륨 (플롯의 녹색 원)의 …

11 error  fitting  reliability  uncertainty 

예측 을 위해 R neuralnet패키지 (documentation here ) 를 사용하려고합니다 . 여기 내가하려는 일이 있습니다. library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) …

11 r  neural-networks  prediction  error 

내가 분명한 것을 놓친 경우 용서하십시오. 저는 정규 분포에 근사한 평균값을 중심으로 본질적으로 (히스토그램) 분포를 가진 물리학 자입니다. 나에게 중요한 값은이 가우스 랜덤 변수의 표준 편차입니다. 표본 표준 편차에서 오류를 찾으려면 어떻게해야합니까? 원래 히스토그램의 각 빈에 대한 오류와 관련이 있다고 생각합니다.

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

데이터 분석 수업에 참석하고 있으며 뿌리 깊은 아이디어가 흔들리고 있습니다. 즉, 오차 (엡실론)와 다른 종류의 분산은 그룹 (표본 또는 전체 모집단)에만 적용됩니다. 이제, 회귀 가정 중 하나는 분산이 "모든 개인에게 동일"하다는 것입니다. 이것은 어떻게 든 나에게 충격이다. 나는 항상 일정한 것으로 가정 된 모든 X 값에 대한 Y의 편차라고 생각했습니다. …

11 regression  variance  error  measurement-error 

파라 메트릭 분산 분석 및 t- 테스트에서 비 파라 메트릭 Kruskal-Wallis 테스트 및 Mann-Whitneys에 이르기까지 랭크 변환 된 2-way ANOVA와 바이너리가 포함 된 GzLM, 포아송 및 비례 데이터. 이제 결과를 모두 작성하면서 모든 내용을보고해야합니다. 비율 데이터에 대한 비대칭 신뢰 구간을보고하는 방법을 이미 여기에 요청 했습니다 . 표준 편차, 표준 오류 …

11 data-visualization  median  error 

제목은 모든 것을 말합니다. 최소 오차와 최대 확률은 모형의 오차가 정규 분포를 따르는 경우 회귀 계수에 대해 동일한 결과를 제공한다는 것을 이해합니다. 그러나 오류가 정상적으로 분포되지 않으면 어떻게됩니까? 두 방법이 더 이상 동일하지 않은 이유는 무엇입니까?

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

여러 개별 "실험"에 라인을 맞추는 것 사이에 적합을 평균화하거나 별도의 실험에서 데이터를 평균화 한 다음 평균 데이터를 피팅합니다. 좀 더 자세히 설명하겠습니다 : 아래 그림과 같이 곡선을 생성하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행합니다. 수량을 추출하고 플롯의 선형 영역 (장시간)을 피팅하여 "A"라고합니다. 값은 단순히 선형 영역의 기울기입니다. 물론이 선형 회귀와 관련된 오류가 있습니다. …

10 error  fitting  average 

좋습니다, 공정한 경고-이것은 숫자가없는 철학적 질문입니다. 시간이 지남에 따라 오류가 데이터 세트에 발생하는 방식과 분석가가 처리해야하는 방식 또는 실제로 중요해야하는지에 대해 많이 생각했습니다. 배경을 위해, 나는 7-8 년 동안 아마 25 명에 의해 수집 된 많은 데이터 세트를 포함하는 장기 연구에 대한 분석을 수행하고 있습니다. 아무도 모든 데이터를 일관된 구조로 …

10 dataset  error