Kesalahan pengukuran adalah perbedaan antara nilai yang diukur dari suatu kuantitas dan nilai sebenarnya.
Dalam makalah klasifikasi ImageNet tingkat kesalahan top-1 dan top-5 adalah unit penting untuk mengukur keberhasilan beberapa solusi, tetapi apa tingkat kesalahan itu? Dalam Klasifikasi ImageNet dengan Jaringan Neural Konvolusional Dalam oleh Krizhevsky et al. setiap solusi berdasarkan pada satu...
Bagaimana cara menghitung kesalahan relatif ketika nilai sebenarnya adalah nol? Katakanlah saya memiliki dan . Jika saya mendefinisikan kesalahan relatif sebagai:xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} =...
Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Saya telah melakukan kompetisi pembelajaran mesin di mana mereka menggunakan RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) untuk mengevaluasi kinerja memprediksi harga jual suatu kategori peralatan. Masalahnya adalah saya tidak yakin bagaimana menafsirkan keberhasilan hasil akhir saya. Sebagai...
Misalkan variabel acak memiliki batas bawah dan atas [0,1]. Bagaimana cara menghitung varians dari variabel seperti
Di sini 'pemotongan' menyiratkan pengurangan presisi angka acak dan tidak memotong rangkaian angka acak. Sebagai contoh, jika saya memiliki angka yang benar-benar acak (diambil dari distribusi apa pun, misalnya, normal, seragam, dll.) Dengan presisi sewenang-wenang dan saya memotong semua angka...
Setelah beberapa pencarian, saya menemukan sangat sedikit pada penggabungan bobot pengamatan / kesalahan pengukuran ke dalam analisis komponen utama. Apa yang saya temukan cenderung mengandalkan pendekatan berulang untuk memasukkan bobot (misalnya, di sini ). Pertanyaan saya adalah mengapa...
Aturan penilaian yang tepat adalah aturan yang dimaksimalkan oleh model 'benar' dan itu tidak memungkinkan 'lindung nilai' atau bermain game sistem (sengaja melaporkan hasil yang berbeda seperti keyakinan sejati model untuk meningkatkan skor). Skor penghalang adalah tepat, akurasi (proporsi...
Dalam buku "Biostatistik untuk boneka" di halaman 40 saya membaca: Kesalahan standar (disingkat SE) adalah salah satu cara untuk menunjukkan seberapa akurat perkiraan Anda atau pengukuran sesuatu. dan Interval kepercayaan memberikan cara lain untuk menunjukkan ketepatan estimasi atau...
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...
Saya memiliki unit GPS yang menampilkan pengukuran kebisingan melalui matriks kovarian :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Pertimbangkan masalah analisis data klasik di mana Anda memiliki hasil YiYiY_{i} dan bagaimana hal itu terkait dengan sejumlah prediktor . Jenis dasar aplikasi yang perlu diingat di sini adalah ituXi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} adalah beberapa hasil tingkat grup seperti...
Saya relatif baru dalam hal statistik dan akan sangat menghargai bantuan untuk memahami ini dengan lebih baik. Di bidang saya ada model bentuk yang umum digunakan: Pt= PHai( Vt)αPt=PHai(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Ketika orang-orang mencocokkan model dengan data, mereka biasanya linearkan dan...
Maafkan saya jika saya melewatkan sesuatu yang agak jelas. Saya seorang ahli fisika dengan apa yang pada dasarnya adalah distribusi (histogram) yang berpusat tentang nilai rata-rata yang mendekati distribusi Normal. Nilai penting bagi saya adalah standar deviasi dari variabel acak Gaussian ini....
Saya menghadiri kelas analisis data dan beberapa ide saya yang berakar kuat sedang terguncang. Yaitu, gagasan bahwa kesalahan (epsilon), serta jenis varians lainnya, hanya berlaku (jadi saya pikir) untuk grup (sampel atau seluruh populasi). Sekarang, kita diajari bahwa salah satu asumsi regresi...
Saya memiliki dua metode analitik berbeda yang dapat mengukur konsentrasi molekul tertentu dalam matriks (misalnya mengukur jumlah garam dalam air) Dua metode berbeda, dan masing-masing memiliki kesalahan sendiri. Cara apa yang ada untuk menunjukkan kedua metode itu setara (atau tidak). Saya...
Saya memiliki percobaan yang dijalankan pada ratusan komputer yang didistribusikan di seluruh dunia yang mengukur kejadian peristiwa tertentu. Peristiwa masing-masing bergantung satu sama lain sehingga saya dapat memesannya dalam urutan yang meningkat dan kemudian menghitung perbedaan...
Saya mencari algoritma regresi linier yang paling cocok untuk data yang variabel independennya (x) memiliki kesalahan pengukuran konstan dan variabel dependen (y) memiliki kesalahan tergantung sinyal. Gambar di atas menggambarkan pertanyaan
Bagaimana Anda menghitung yang sesuai sebelumnya jika Anda memiliki kesalahan pengukuran instrumen? Paragraf ini dari buku Cressie "Statistics for Spatio-Temporal Data": Seringkali kasus bahwa beberapa informasi sebelumnya tersedia mengenai varians pengukuran-kesalahan, memungkinkan model...
Apakah ada perbedaan di antara persyaratan berikut atau mereka sama? Bias Bias sistematik Kesalahan sistematis Jika ada beberapa perbedaan, mohon jelaskan. Bisakah kesalahan ini dikurangi ketika seseorang menambah ukuran sampel? UPDATE: Bidang minat saya adalah inferensi statistik. Maksud...