Perguntas com a marcação «measurement-error»

O erro de medição é a diferença entre um valor medido de uma quantidade e seu valor verdadeiro.

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Como calcular o erro relativo quando o valor verdadeiro é zero?
Como calculo o erro relativo quando o valor verdadeiro é zero? Digamos que eu tenho e . Se eu definir erro relativo como:x t e s txtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Então o erro relativo é sempre indefinido. Se, em vez disso, eu usar a definição: …
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Como lidar com dados hierárquicos / aninhados no aprendizado de máquina
Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse 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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Os números truncados de um gerador de números aleatórios ainda são 'aleatórios'?
Aqui 'truncar' implica reduzir a precisão dos números aleatórios e não truncar a série de números aleatórios. Por exemplo, se eu tiver números verdadeiramente aleatórios (extraídos de qualquer distribuição, por exemplo, normal, uniforme etc.) com precisão arbitrária e truncar todos os números para que, finalmente, acabe com um conjunto de …
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Análise ponderada de componentes principais
Após algumas pesquisas, encontro muito pouco sobre a incorporação de pesos de observação / erros de medição na análise de componentes principais. O que eu acho tende a depender de abordagens iterativas para incluir ponderações (por exemplo, aqui ). Minha pergunta é por que essa abordagem é necessária? Por que …
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O que significa que a AUC é uma regra de pontuação semi-adequada?
Uma regra de pontuação adequada é uma regra que é maximizada por um modelo 'verdadeiro' e não permite 'hedging' ou jogo do sistema (relatando deliberadamente resultados diferentes, como é a crença verdadeira do modelo para melhorar a pontuação). A pontuação Brier é adequada, a precisão (proporção classificada corretamente) é inadequada …
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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …
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 converter uma matriz de covariância em incertezas para variáveis?
Eu tenho uma unidade GPS que gera uma medição de ruído via matriz de covariância 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] (há também envolvido, mas vamos ignorar isso por um segundo.)ttt Suponha que …
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Erro aditivo ou erro multiplicativo?
Sou relativamente novo em estatística e gostaria de ajudar a entender melhor isso. No meu campo, há um modelo comumente usado do formulário: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Quando as pessoas ajustam o modelo aos dados, elas geralmente o linearizam e ajustam os seguintes registro( Pt) = log( Po) + …
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