Questions marquées «error»

L'erreur d'une estimation ou d'une prédiction est son écart par rapport à la valeur réelle, qui peut être inobservable (par exemple, paramètres de régression) ou observable (par exemple, réalisations futures). Utilisez la balise [error-message] pour poser des questions sur les erreurs logicielles.

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Comment interpréter les mesures d'erreur?
J'utilise la classification dans Weka pour un certain ensemble de données et j'ai remarqué que si j'essaie de prédire une valeur nominale, la sortie affiche spécifiquement les valeurs prédites correctement et incorrectement. Cependant, je l’utilise maintenant pour un attribut numérique et le résultat est le suivant: Correlation coefficient 0.3305 Mean …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Comment calculer l'erreur relative lorsque la vraie valeur est zéro?
Comment calculer l'erreur relative lorsque la vraie valeur est zéro? Disons que j'ai xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0 et . Si je définis l'erreur relative comme:xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Ensuite, l'erreur relative n'est toujours pas définie. Si à la place j'utilise la définition: relative error=xtrue−xtestxtestrelative error=xtrue−xtestxtest\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{test}} …
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Dans quelle mesure un modèle de régression est-il incorrect lorsque les hypothèses ne sont pas remplies?
Lors de l'ajustement d'un modèle de régression, que se passe-t-il si les hypothèses des résultats ne sont pas remplies, en particulier: Que se passe-t-il si les résidus ne sont pas homoscédastiques? Si les résidus montrent une tendance à la hausse ou à la baisse dans les résidus par rapport au …
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Quelle est la différence entre la variance et l'erreur quadratique moyenne?
Je suis surpris que cela n'ait pas été demandé auparavant, mais je ne trouve pas la question sur stats.stackexchange. Voici la formule pour calculer la variance d'un échantillon normalement distribué: ∑(X−X¯)2n−1∑(X−X¯)2n−1\frac{\sum(X - \bar{X}) ^2}{n-1} Voici la formule pour calculer l'erreur quadratique moyenne des observations dans une régression linéaire simple: ∑(yi−y^i)2n−2∑(yi−y^i)2n−2\frac{\sum(y_i …
27 variance  error 
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Les barres d'erreur sur les probabilités ont-elles un sens?
Les gens disent souvent qu'un événement a 50 à 60% de chances de se produire. Parfois, je vais même voir des gens donner des barres d'erreur explicites sur les affectations de probabilité. Ces déclarations ont-elles un sens ou ne sont-elles qu'une bizarrerie linguistique d'inconfort en choisissant un numéro spécifique pour …
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Comment concevoir et mettre en œuvre une fonction de perte asymétrique pour la régression?
Problème En régression, on calcule généralement l' erreur quadratique moyenne (MSE) pour un échantillon: pour mesurer la qualité d'un prédicteur.MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 En ce moment, je travaille sur un problème de régression où l'objectif est de prédire le prix que les clients sont prêts à payer …
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