Câu hỏi được gắn thẻ «error»

Lỗi của ước tính hoặc dự đoán là độ lệch của nó so với giá trị thực, có thể không quan sát được (ví dụ: tham số hồi quy) hoặc có thể quan sát được (ví dụ: hiện thực hóa trong tương lai). Sử dụng thẻ [thông báo lỗi] để hỏi về lỗi phần mềm.

5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
4
Bootstrap vs Monte Carlo, ước tính lỗi
Tôi đang đọc bài viết Lỗi lan truyền theo phương pháp Monte Carlo trong tính toán địa hóa, Anderson (1976) và có điều gì đó tôi không hiểu lắm. Xem xét một số dữ liệu đo và một chương trình rằng các quá trình và quay trở lại một giá …
4
Tại sao các phương pháp hồi quy tối thiểu và bình phương tối thiểu không tương đương khi các lỗi không được phân phối bình thường?
Tiêu đề nói lên tất cả. Tôi hiểu rằng Least-Squares và Maximum-Likabilities sẽ cho kết quả tương tự đối với các hệ số hồi quy nếu các lỗi của mô hình thường được phân phối. Nhưng, điều gì xảy ra nếu các lỗi không được phân phối bình thường? Tại …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.