Domande taggate «measurement-error»

L'errore di misurazione è la differenza tra un valore misurato di una quantità e il suo valore reale.

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Come calcolare l'errore relativo quando il valore vero è zero?
Come posso calcolare l'errore relativo quando il valore vero è zero? Supponiamo che io abbia e . Se definisco l'errore relativo come:xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Quindi l'errore relativo è sempre indefinito. Se invece uso la definizione: relative error=xtrue−xtestxtestrelative error=xtrue−xtestxtest\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{test}} Quindi l'errore relativo …
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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico
Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Analisi ponderata dei componenti principali
Dopo alcune ricerche, trovo ben poco sull'incorporazione di pesi di osservazione / errori di misurazione nell'analisi dei componenti principali. Quello che trovo tende a fare affidamento su approcci iterativi per includere i coefficienti correttori (ad es. Qui ). La mia domanda è: perché è necessario questo approccio? Perché non possiamo …
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Cosa significa che l'AUC è una regola di punteggio semi-corretta?
Una regola di punteggio appropriata è una regola che viene massimizzata da un modello "vero" e non consente "copertura" o gioco del sistema (riportare deliberatamente risultati diversi come è la vera convinzione del modello per migliorare il punteggio). Il punteggio Brier è corretto, l'accuratezza (proporzione classificata correttamente) è impropria e …
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Se "Errore standard" e "Intervalli di confidenza" misurano la precisione della misurazione, quali sono le misurazioni della precisione?
Nel libro "Biostatistica per i manichini" a pagina 40 leggo: L'errore standard (abbreviato SE) è un modo per indicare la precisione della stima o della misurazione di qualcosa. e Gli intervalli di confidenza forniscono un altro modo per indicare la precisione di una stima o misurazione di qualcosa. Ma non …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Posso convertire una matrice di covarianza in incertezze per le variabili?
Ho un'unità GPS che emette una misurazione del rumore tramite matrice di covarianza :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] (c'è anche ttt coinvolti, ma ignoriamo che per un secondo.) Supponiamo di voler dire a …
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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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