Questions marquées «measurement-error»

L'erreur de mesure est la différence entre une valeur mesurée d'une grandeur et sa vraie valeur.

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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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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça 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, …
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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Analyse des composantes principales pondérées
Après quelques recherches, je trouve très peu sur l'incorporation de poids d'observation / erreurs de mesure dans l'analyse des composants principaux. Ce que je trouve a tendance à s'appuyer sur des approches itératives pour inclure des pondérations (par exemple, ici ). Ma question est pourquoi cette approche est-elle nécessaire? Pourquoi …
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Si «l'erreur standard» et les «intervalles de confiance» mesurent la précision de la mesure, alors quelles sont les mesures de la précision?
Dans le livre "Biostatistique pour les nuls" à la page 40, je lis: L'erreur standard (abrégée SE) est un moyen d'indiquer la précision de votre estimation ou mesure de quelque chose. et Les intervalles de confiance fournissent une autre façon d'indiquer la précision d'une estimation ou d'une mesure de quelque …
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
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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Puis-je convertir une matrice de covariance en incertitudes pour les variables?
J'ai une unité GPS qui émet une mesure de bruit via une matrice de covariance :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] (il n'y a pas non plus de mais ignorons cela une seconde.)ttt Supposons …
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Que pouvez-vous faire lorsque vous avez des variables prédictives basées sur des moyennes de groupe avec différentes tailles d'échantillon?
Considérons un problème d'analyse de données classique où vous avez un résultat YiYiY_{i} et comment elle est liée à un certain nombre de facteurs prédictifs Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Le type d'application de base à l'esprit ici est que YiYiY_{i} est un résultat au niveau du groupe tel que le …
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Erreur additive ou erreur multiplicative?
Je suis relativement nouveau dans les statistiques et j'apprécierais de pouvoir mieux comprendre cela. Dans mon domaine, il existe un modèle de formulaire couramment utilisé: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Lorsque les gens adaptent le modèle aux données, ils le linéarisent généralement et correspondent aux éléments suivants Journal( Pt) = …
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Comment puis-je trouver l'écart-type de l'écart-type de l'échantillon à partir d'une distribution normale?
Pardonnez-moi si j'ai raté quelque chose d'assez évident. Je suis physicien avec ce qui est essentiellement une distribution (histogramme) centrée sur une valeur moyenne qui se rapproche d'une distribution normale. La valeur importante pour moi est l'écart type de cette variable aléatoire gaussienne. Comment pourrais-je essayer de trouver l'erreur sur …
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