El error de una estimación o predicción es su desviación del valor verdadero, que puede ser no observable (por ejemplo, parámetros de regresión) u observable (por ejemplo, realizaciones futuras). Use la etiqueta [mensaje de error] para preguntar sobre los errores de software.
Según tengo entendido, estoy interesado en replicar manualmente el cálculo de los errores estándar de los coeficientes estimados ya que, por ejemplo, viene con el resultado de la lm()función R, pero no he podido precisarlo. ¿Cuál es la fórmula / implementación
Tengo una pregunta rara. Suponga que tiene una pequeña muestra donde la variable dependiente que va a analizar con un modelo lineal simple está muy sesgada. Por lo tanto, supone que utuu no se distribuye normalmente, ya que esto daría como resultado una distribución normal de . Pero cuando calcula...
Me cuesta entender la diferencia entre el error estándar y la desviación estándar. ¿Cómo son diferentes y por qué necesita medir el error
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: 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,...
He notado que el intervalo de confianza para los valores pronosticados en una regresión lineal tiende a ser estrecho alrededor de la media del predictor y engordar alrededor de los valores mínimos y máximos del predictor. Esto se puede ver en las gráficas de estas 4 regresiones...
Estoy tratando de usar un modelo LASSO para la predicción, y necesito estimar los errores estándar. Seguramente alguien ya ha escrito un paquete para hacer esto. Pero hasta donde puedo ver, ninguno de los paquetes en CRAN que hacen predicciones usando un LASSO devolverá errores estándar para esas...
He visto "residuales" definidos de manera diversa como "pronosticados menos valores reales" o "reales menos valores pronosticados". Con fines ilustrativos, para mostrar que ambas fórmulas se usan ampliamente, compare las siguientes búsquedas web: residual "predicho menos real" residual "real...
He escrito un MLP simple en TensorFlow que está modelando un XOR-Gate . Entonces para: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] debería producir lo siguiente: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] La red tiene una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida con 2, 5 y...
Supongamos que yo estoy corriendo un experimento que puede tener 2 resultados, y estoy suponiendo que el subyacente "verdadera" distribución de los resultados 2 es una distribución binomial con parámetros y : .nortennpagsppB i n o m i a l (n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) Puedo calcular el...
Estoy ejecutando la clasificación en Weka para un determinado conjunto de datos y he notado que si estoy tratando de predecir un valor nominal, la salida muestra específicamente los valores predichos de forma correcta e incorrecta. Sin embargo, ahora lo estoy ejecutando para un atributo numérico y...
He estado tratando de replicar los resultados de la opción Stata robusten R. He utilizado el rlmcomando del paquete MASS y también el comando lmrobdel paquete "robustbase". En ambos casos, los resultados son bastante diferentes de la opción "robusta" en Stata. ¿Alguien puede sugerir algo en este...
Cuando llevamos a cabo una regresión lineal para adaptarse a un grupo de puntos de datos ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x n , y n ) , el enfoque clásico minimiza el error al cuadrado. Durante mucho tiempo me ha intrigado una pregunta que minimizará el error al cuadrado producirá el mismo...
En los documentos de clasificación de ImageNet, las tasas de error top-1 y top-5 son unidades importantes para medir el éxito de algunas soluciones, pero ¿cuáles son esas tasas de error? En la clasificación de ImageNet con redes neuronales convolucionales profundas por Krizhevsky et al. todas las...
Recibí un script R de alguien para ejecutar un modelo de bosque aleatorio. Lo modifiqué y lo ejecuté con algunos datos de empleados. Estamos tratando de predecir separaciones voluntarias. Aquí hay información adicional: este es un modelo de clasificación donde 0 = empleado suspendido, 1 = empleado...
La summary.rqfunción de la viñeta quantreg ofrece una multitud de opciones para las estimaciones de error estándar de los coeficientes de regresión de cuantiles. ¿Cuáles son los escenarios especiales en los que cada uno de ellos se convierte en óptima / deseable? "rango" que produce intervalos de...
Cuando se ejecuta un modelo de regresión múltiple en R, una de las salidas es un error estándar residual de 0.0589 en 95,161 grados de libertad. Sé que los 95,161 grados de libertad están dados por la diferencia entre el número de observaciones en mi muestra y el número de variables en mi modelo....
Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer &...
Estoy tratando de entender el error estándar "agrupamiento" y cómo ejecutarlo en R (es trivial en Stata). En RI no he tenido éxito usando plmo escribiendo mi propia función. Usaré los diamondsdatos del ggplot2paquete. Puedo hacer efectos fijos con variables ficticias > library(plyr) >...
¿Cómo calculo el error relativo cuando el valor verdadero es cero? Digamos que tengo xtrue=0xtrue=0x_{true} = 0 y . Si defino error relativo como:xtestxtestx_{test} relative error=xtrue−xtestxtruerelative error=xtrue−xtestxtrue\text{relative error} = \frac{x_{true}-x_{test}}{x_{true}} Entonces...
Cuando uno arranca un parámetro para obtener el error estándar, obtenemos una distribución del parámetro. ¿Por qué no usamos la media de esa distribución como resultado o estimación para el parámetro que estamos tratando de obtener? ¿No debería la distribución aproximarse a la real? Por lo tanto,...