Domande taggate «error»

L'errore di una stima o previsione è la sua deviazione dal valore reale, che può essere inosservabile (ad es. Parametri di regressione) o osservabile (ad es. Realizzazioni future). Utilizzare il tag [messaggio di errore] per chiedere informazioni sugli errori del software.

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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
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 
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Bootstrap vs Monte Carlo, stima degli errori
Sto leggendo l'articolo Propagazione degli errori con il metodo Monte Carlo nei calcoli geochimici, Anderson (1976) e c'è qualcosa che non capisco bene. Considera alcuni dati misurati e un programma che li elabora e restituisce un dato valore. Nell'articolo, questo programma è usato per ottenere prima il valore migliore usando …
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Perché i metodi di regressione Least-Squares e Maximum-Likelihood non sono equivalenti quando gli errori non sono normalmente distribuiti?
Il titolo dice tutto. Comprendo che i minimi quadrati e la massima verosimiglianza daranno lo stesso risultato per i coefficienti di regressione se gli errori del modello sono normalmente distribuiti. Ma cosa succede se gli errori non vengono normalmente distribuiti? Perché i due metodi non sono più equivalenti?
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Affidabilità di una curva adattata?
Vorrei stimare l'incertezza o l'affidabilità di una curva adattata. Non desidero intenzionalmente una quantità matematica precisa che sto cercando, poiché non so di cosa si tratti. Qui (energia) è la variabile dipendente (risposta) e (volume) è la variabile indipendente. Vorrei trovare la curva del volume di energia, E (V) , …
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R neuralnet: il calcolo fornisce una risposta costante
Sto cercando di usare il neuralnetpacchetto di R (documentazione qui ) per la previsione. Ecco cosa sto cercando di fare: 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'], …
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Come posso trovare la deviazione standard della deviazione standard del campione da una distribuzione normale?
Scusami se ho perso qualcosa di piuttosto ovvio. Sono un fisico con quella che è essenzialmente una distribuzione (istogramma) centrata su un valore medio che si avvicina a una distribuzione normale. Il valore importante per me è la deviazione standard di questa variabile casuale gaussiana. Come farei per cercare di …
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