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나는 두 가지 다른 조건 (A와 B)에서 개인마다 3 ~ 5 개의 특성을 측정합니다. 나는 각 조건에서 각각의 평균을 음모를 꾸미고 그리고 난 표준 오류를 사용 ( 즉 , 와 = 측정 수) 오류 바있다.SD/N−−√SD/NSD/\sqrt{N}NNN 이제 조건 A와 조건 B에서 개인당 평균 측정 값의 차이를 플로팅하려고합니다. 전파 된 오류를 결정할 …

10 standard-deviation  standard-error  error  error-propagation 

전 세계에 분포 된 수백 대의 컴퓨터에서 특정 이벤트의 발생을 측정하는 실험을 실시했습니다. 이벤트는 서로에 따라 달라 지므로 순서대로 증가한 다음 시차를 계산할 수 있습니다. 이벤트는 기하 급수적으로 분산되어야하지만 히스토그램을 플로팅 할 때 얻을 수있는 것입니다. 컴퓨터의 시계가 정확하지 않으면 일부 이벤트에 종속 된 이벤트보다 시간 소인이 더 빨리 지정됩니다. …

10 error  measurement-error  exponential 

모델이 있다고 가정합니다 .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i 회귀 분석은 오차 가 평균 0과 일정한 분산으로 정규 분포되어야 한다는 것과 같은 많은 가정을 가지고 있습니다. 정규 QQ 플롯을 사용하여 잔차 정규성을 테스트 하고 잔차 대 적합 플롯을 사용하여 이러한 가정 을 확인하여 …

10 regression  residuals  error 

적어도 2 세트의 교집합에 의해 생성 된 세트의 크기를 계산 해야하는 알고리즘을 연구 중입니다. 더 구체적으로: z=|A0∩…∩An|z=|A0∩…∩An| z = \left |A_0 \cap \ldots \cap A_n \right | 교차 된 집합은 SQL 쿼리에 의해 생성되며, 빠른 속도를 유지하기 위해 각 쿼리 수를 미리 얻은 다음 가장 낮은 수 ( )로 집합을 …

10 error  sample 

계측기의 측정 오류가있는 경우 적절한 사전 계산 방법은 무엇입니까? 이 단락은 Cressie의 저서 "시공간 데이터 통계"에서 발췌 한 것입니다. 측정 오류 분산과 관련하여 일부 사전 정보가 제공되어 상당히 유익한 매개 변수 모델을 지정할 수있는 경우가 종종 있습니다. 우리는 조건부 독립 측정 오차를 가정하는 경우, 예를 들어, IID되는 , 우리는에 대한 …

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

분류 문제를 해결하는 일반적인 방법은 후보 모델 클래스를 식별 한 다음 교차 검증과 같은 일부 절차를 사용하여 모델 선택을 수행하는 것입니다. 일반적으로 가장 높은 정확도를 가진 모델을 선택하거나 다음과 같은 문제 별 정보를 인코딩하는 관련 기능을 선택합니다.에프βFβ\text{F}_\beta. 최종 목표가 정확한 분류 자 ​​(정확도의 정의가 다시 문제에 의존하는 경우)를 생성하는 것으로 …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules 

통계 학습의 요소 (PDF 온라인에서 사용 가능)는 낙관적 편견 (229 페이지 7.21)에 대해 설명합니다. 낙관주의 편견은 훈련 오류와 표본 내 오류 (각 원래 훈련 지점에서 새로운 결과 값을 샘플링 할 경우 관찰되는 오류)의 차이 (아래 참조)입니다. 다음으로이 낙관주의 편견 (ωω\omega)는 추정 된 y 값과 실제 y 값 (아래 수식)의 공분산과 …

9 error  bias  validation 

Root Mean Squared Error모델을 사용하여 예측 한 값의 정확성을 측정하기 위해 (RMSE)를 사용하고 있습니다. 반환 된 값이 백분율이 아닌 내 측정 단위를 사용하고 있음을 이해합니다. 그러나 내 값을 백분율로 인용하고 싶습니다. 내가 취한 접근법은 RMSE관측치의 평균값 으로 정규화하는 것입니다 . 에 대한 용어가 RMSE/mean있습니까?

9 error  terminology 

John Rice의 "수학적 통계 및 데이터 분석"텍스트를 읽고 있습니다. 우리는 랜덤 변수의 예상 값과 분산을 근사화하는 것에 관심이 있습니다.YYY. 랜덤 변수의 기대 값과 분산을 계산할 수 있습니다XXX 우리는 관계를 알고 Y=g(X)Y=g(X)Y = g(X). 따라서 예상 값과 분산을 근사화 할 수 있습니다.YYY 테일러 시리즈 확장을 사용하여 ggg 약 μXμX\mu_X. 162 쪽에서 …

9 self-study  mathematical-statistics  error