O erro de uma estimativa ou previsão é o desvio do valor verdadeiro, que pode ser não observável (por exemplo, parâmetros de regressão) ou observável (por exemplo, realizações futuras). Use a tag [error-message] para perguntar sobre erros de software.
Para meu próprio entendimento, estou interessado em replicar manualmente o cálculo dos erros padrão dos coeficientes estimados, pois, por exemplo, vêm com a saída da lm()função R, mas não consegui defini-la. Qual é a fórmula / implementação
Eu tenho uma pergunta estranha. Suponha que você tenha uma pequena amostra em que a variável dependente que você analisará com um modelo linear simples é altamente inclinada para a esquerda. Assim, você assume que não é normalmente distribuído, porque isso resultaria em y distribuído normalmente ....
Estou lutando para entender a diferença entre o erro padrão e o desvio padrão. Como eles são diferentes e por que você precisa medir o erro
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...
Percebi que o intervalo de confiança para os valores previstos em uma regressão linear tende a ser estreito em torno da média do preditor e a gordura em torno dos valores mínimo e máximo do preditor. Isso pode ser visto nas parcelas dessas 4 regressões lineares: Inicialmente, pensei que isso...
Estou tentando usar um modelo LASSO para previsão e preciso estimar erros padrão. Certamente alguém já escreveu um pacote para fazer isso. Mas, até onde posso ver, nenhum dos pacotes no CRAN que fazem previsões usando um LASSO retornará erros padrão para essas previsões. Portanto, minha pergunta...
Eu já vi "resíduos" definidos de várias maneiras como sendo "valores preditos menos reais" ou "valores reais menos preditos". Para fins de ilustração, para mostrar que as duas fórmulas são amplamente usadas, compare as seguintes pesquisas na Web: residual "previsto menos real" residual "menos...
Eu escrevi um MLP simples no TensorFlow que está modelando um XOR-Gate . Então para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] deve produzir o seguinte: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] A rede possui uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída com 2, 5 e...
Suponhamos que estou correndo uma experiência que pode ter 2 resultados, e estou assumindo que o subjacente "verdadeiro" distribuição dos resultados 2 é uma distribuição binomial com parâmetros nnn e ppp : B i n o m i a l (n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) . Eu posso calcular o erro padrão,...
Estou executando o classify no Weka para um determinado conjunto de dados e notei que, se estou tentando prever um valor nominal, a saída mostra especificamente os valores previstos correta e incorretamente. No entanto, agora estou executando-o para um atributo numérico e a saída é: Correlation...
Eu tenho tentado replicar os resultados da opção Stata robustem R. Eu usei o rlmcomando do pacote MASS e também o comando lmrobdo pacote "robustbase". Nos dois casos, os resultados são bem diferentes da opção "robusta" no Stata. Alguém pode sugerir algo neste contexto? Aqui estão os resultados...
Ao realizarmos regressão linear para encaixar um grupo de pontos de dados ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , Y 2 ) , . . . , ( x n , y n ) , a abordagem clássica minimiza o erro ao quadrado. Há muito tempo fico intrigado com uma pergunta que minimizará o erro ao quadrado resultará no mesmo resultado que...
Nos documentos de classificação da ImageNet, as taxas de erro 1 e 5 são unidades importantes para medir o sucesso de algumas soluções, mas quais são essas taxas? Na classificação ImageNet com redes neurais profundas convolucionais por Krizhevsky et al. todas as soluções baseadas em uma única CNN...
Eu recebi um script R de alguém para executar um modelo de floresta aleatório. Modifiquei e executei com alguns dados de funcionários. Estamos tentando prever separações voluntárias. Aqui estão algumas informações adicionais: este é um modelo de classificação em que 0 = funcionário permaneceu, 1 =...
A summary.rqfunção da vinheta quantreg fornece diversas opções para estimativas de erro padrão dos coeficientes de regressão quantílica. Quais são os cenários especiais em que cada um deles se torna ideal / desejável? "rank", que produz intervalos de confiança para os parâmetros estimados,...
Ao executar um modelo de regressão múltipla em R, uma das saídas é um erro padrão residual de 0,0589 em 95.161 graus de liberdade. Eu sei que os 95.161 graus de liberdade são dados pela diferença entre o número de observações na minha amostra e o número de variáveis no meu modelo. Qual é o erro...
Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow...
Estou tentando entender o erro padrão "clustering" e como executar no R (é trivial no Stata). No RI, não obtive sucesso usando plmou escrevendo minha própria função. Vou usar os diamondsdados do ggplot2pacote. Eu posso fazer efeitos fixos com variáveis fictícias > library(plyr) >...
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} =
Quando alguém inicializa um parâmetro para obter o erro padrão, obtemos uma distribuição do parâmetro. Por que não usamos a média dessa distribuição como resultado ou estimativa para o parâmetro que estamos tentando obter? A distribuição não deveria se aproximar da real? Portanto, obteríamos uma...