«uncertainty» 태그된 질문

불확실성 추정치를 얻는 데 부트 스트랩의 유용성을 높이 평가하지만, 항상 염려하는 것은 그 추정치에 해당하는 분포가 표본에 의해 정의 된 분포라는 것입니다. 일반적으로 표본 주파수가 근본 분포와 정확히 같다고 생각하는 것은 나쁜 생각 인 것 같습니다. 왜 표본 주파수가 근본 분포를 정의하는 분포를 기반으로 불확실성 추정값을 도출하는 것이 바람직한가? 다른 …

62 bootstrap  uncertainty 

나는 현재 시맨틱 세그먼테이션 / 인스턴스 세그먼테이션을위한 이미지 데이터에 대해 컨볼 루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN)과 함께 일 해왔다. 필자는 종종 네트워크 출력의 소프트 맥스를 "히트 맵"으로 시각화하여 특정 클래스의 픽셀 당 활성화가 얼마나 높은지를 확인했습니다. 나는 낮은 활성화를 "불확실한"/ "자신감없는"것으로 해석하고 높은 활성화를 "확실한"/ "자신감있는"예측으로 해석했습니다. 기본적으로 이것은 …

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

공분산 행렬 를 통해 노이즈 측정을 출력하는 GPS 장치가 있습니다 .ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥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] (이 또한의 참여하지만하자 잠깐 그것을 무시한다.)ttt 다른 사람에게 각 방향 ( ) 의 정확도 가 숫자 라고 말하고 …

15 covariance  measurement-error  uncertainty 

1 차원 데이터를 시각화 할 때 커널 밀도 추정 기법을 사용하여 잘못 선택된 빈 너비를 설명하는 것이 일반적입니다. 1 차원 데이터 셋에 측정 불확실성이있는 경우이 정보를 통합하는 표준 방법이 있습니까? 예를 들어 (내 이해가 순진한 경우 용서) KDE는 관측치의 델타 함수로 가우시안 프로파일을 구성합니다. 이 Gaussian 커널은 각 위치간에 공유되지만 …

12 uncertainty  kde  kernel-smoothing 

통계 계산 결과를 언론과 대중에게 전달하는 데있어 큰 문제는 불확실성을 전달하는 방법입니다. 비교적 적은 수의 경우를 제외하고 숫자가 항상 약간의 불확실성을 가지고 있지만, 대부분의 매스 미디어는 단단하고 빠른 숫자를 좋아하는 것 같습니다. 따라서 통계 학자 (또는 통계 작업을 설명하는 과학자)로서 우리는 어떻게 결과를 가장 잘 전달하면서 불확실성을 그대로 유지하고 청중에게 …

12 uncertainty  communication 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

12 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 

데이터 불확실성 (아마도 Excel / Mathematica)을 기반으로 선형 회귀 기울기의 불확실성을 계산하는 방법은 무엇입니까? 예 : 데이터 포인트 (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16)을 가지지 만 각 y 값은 불확실성 4. 내가 찾은 대부분의 함수는 점이 함수 y = 2x와 완벽하게 일치하기 때문에 불확실성을 0으로 계산합니다. 그러나 그림에 …

12 regression  uncertainty 

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 

우리가 답을 알고 싶은 간단한 "예 / 아니오"질문이 있다고합시다. 그리고 정답에 "투표"하는 N 명의 사람들이 있습니다. 모든 유권자는 1과 0의 목록을 가지고 있으며 과거에 이런 종류의 질문에 대해 옳았는지 아닌지를 보여줍니다. 역사를 이항 분포로 가정하면 그러한 질문, 변동, CI 및 기타 모든 종류의 신뢰도 지표에서 유권자의 평균 성과를 찾을 수 …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

클래스 레이블이 연결된 인스턴스 집합이 있다고 가정 해 봅시다. 이러한 인스턴스가 어떻게 표시 되었는지 는 중요하지 않지만 클래스 멤버쉽은 얼마나 확실 합니다. 각 인스턴스는 정확히 하나의 클래스에 속합니다 . 각 클래스 멤버쉽의 확실성을 1에서 3까지의 명목 속성으로 정량화 할 수 있다고 가정합니다 (각각 불확실 함). 그러한 확실성 측정을 고려하는 분류 …

11 classification  weka  uncertainty 

불확실성이 축적되는 일련의 시스템이 있습니다. 이것들은 항상 순전히 부가적인 것은 아니며 때로는 그렇지 않은 경우도 있습니다. 팬 차트, 신뢰 구간이있는 막대 차트 및 단일 항목 통신을위한 상자 그림을 사용하는 데 성공했습니다. 그러나 어떻게 불확실성이 축적되고 결합되는지 보여줄 수있을뿐만 아니라 불확실성이있는 데이터 포인트를 보여줄 수 있습니까?

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

그라디언트 기반 최적화와 유전자 알고리즘의 조합을 사용하여 로그 최대의 전역 최대 값을 찾아 MAP 추정을 강력하게 수행 할 수있는 고차원 추론 문제 (약 2000 개의 모델 매개 변수)를 연구하고 있습니다. MAP 추정값을 찾는 것 외에도 모델 매개 변수에 대한 불확실성을 추정 할 수 있기를 바랍니다. 우리는 매개 변수와 관련하여 로그 …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

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