error पर टैग किए गए जवाब

मुझे एक अजीब सा सवाल सूझा। मान लें कि आपके पास एक छोटा सा नमूना है, जहां एक साधारण रैखिक मॉडल के साथ विश्लेषण करने के लिए आप जिस पर निर्भर चर का विश्लेषण करने जा रहे हैं, वह अत्यधिक तिरछा है। इस प्रकार आप मानते हैं कि यूयूu को …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

मैंने "अवशिष्ट" को विभिन्न रूप से परिभाषित किया है जैसा कि "अनुमानित माइनस वास्तविक मूल्यों" या "वास्तविक माइनस प्रेड्यूस्ड वैल्यूज़" के रूप में परिभाषित किया गया है। चित्रण प्रयोजनों के लिए, यह दिखाने के लिए कि दोनों सूत्र व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, निम्न वेब खोजों की तुलना …

46 residuals  terminology  error 

मैंने TensorFlow में एक साधारण MLP लिखा है जो XOR-Gate मॉडलिंग कर रहा है । के लिए: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] यह निम्नलिखित उत्पादन करना चाहिए: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] नेटवर्क में एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और 2, 5 …

45 machine-learning  neural-networks  error  gradient-descent  supervised-learning 

मैं एक निश्चित डेटासेट के लिए वीका में वर्गीकृत कर रहा हूं और मैंने देखा है कि अगर मैं नाममात्र मूल्य की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं तो आउटपुट विशेष रूप से सही और गलत तरीके से अनुमानित मूल्यों को दिखाता है। हालाँकि, अब मैं इसे संख्यात्मक विशेषता …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

जब हम डेटा बिंदुओं के एक समूह को फिट करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का संचालन करते हैं , तो क्लासिक दृष्टिकोण चुकता त्रुटि को कम करता है। मैं लंबे समय से एक प्रश्न से हैरान हूं कि क्या चुकता त्रुटि को कम करके पूर्ण त्रुटि को कम करने के …

38 least-squares  error 

ImageNet वर्गीकरण पत्रों में शीर्ष -1 और शीर्ष -5 त्रुटि दर कुछ समाधानों की सफलता को मापने के लिए महत्वपूर्ण इकाइयाँ हैं, लेकिन वे त्रुटि दर क्या हैं? में दीप Convolutional तंत्रिका नेटवर्क के साथ ImageNet वर्गीकरण Krizhevsky एट अल द्वारा। एक एकल सीएनएन (पृष्ठ 7) पर आधारित हर समाधान …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

मुझे यादृच्छिक वन मॉडल चलाने के लिए किसी से एक आर स्क्रिप्ट मिली। मैंने कुछ कर्मचारी डेटा के साथ इसे संशोधित और चलाया। हम स्वैच्छिक अलगाव की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। यहां कुछ अतिरिक्त जानकारी दी गई है: यह एक वर्गीकरण मॉडल था 0 = कर्मचारी रुका …

35 r  classification  error  random-forest 

प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

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 

वास्तविक मूल्य शून्य होने पर मैं सापेक्ष त्रुटि की गणना कैसे करूं? कहें कि मेरे पास और । अगर मैं सापेक्ष त्रुटि को परिभाषित करता हूं:xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} फिर सापेक्ष त्रुटि हमेशा अपरिभाषित होती है। अगर इसके बजाय मैं परिभाषा का उपयोग करता हूं: …

32 error  measurement-error 

प्रतिगमन मॉडल को फिट करते समय, आउटपुट की धारणाएं पूरी नहीं होने पर क्या होता है, विशेष रूप से: यदि अवशेष होमोसिडेस्टिक नहीं हैं तो क्या होगा? यदि अवशिष्ट रेजिड्यूल्स बनाम फिट प्लाट में बढ़ते या घटते पैटर्न को दिखाते हैं। यदि अवशेष सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं, …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

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 

मुझे आश्चर्य है कि यह पहले नहीं पूछा गया है, लेकिन मैं आँकड़े.स्टैकएक्सचेंज पर सवाल नहीं खोज सकता। यह सामान्य रूप से वितरित नमूने के विचरण की गणना करने का सूत्र है: ∑(X−X¯)2n−1∑(X−X¯)2n−1\frac{\sum(X - \bar{X}) ^2}{n-1} यह एक सरल रेखीय प्रतिगमन में टिप्पणियों की औसत चुकता त्रुटि की गणना करने …

27 variance  error 

लोग अक्सर कहते हैं कि किसी घटना के 50-60% होने की संभावना है। कभी-कभी मैं यहां तक ​​कि लोगों को प्रायिकता असाइनमेंट पर स्पष्ट त्रुटि बार देता देखूंगा। क्या इन कथनों का कोई अर्थ है या क्या वे किसी समस्या के लिए विशिष्ट संख्या का चयन करने में असहजता का …

25 probability  error 

संकट प्रतिगमन में आमतौर पर एक नमूना के लिए माध्य चुकता त्रुटि (MSE) की गणना की जाती है : एक भविष्यवक्ता की गुणवत्ता को मापने के लिए ।MSE = 1nΣमैं = १n( जी( x)मैं) - जीˆ( x)मैं) )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 अभी मैं एक प्रतिगमन समस्या पर …

24 regression  error  loss-functions 

मीन स्क्वेरड एरर (MSE) और मीन स्क्वेरेड प्रेडिक्शन एरर (MSPE) के बीच का शब्दार्थिक अंतर क्या है?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction