Preguntas etiquetadas con uncertainty

Aprecio la utilidad de la rutina de arranque para obtener estimaciones de incertidumbre, pero una cosa que siempre me ha molestado es que la distribución correspondiente a esas estimaciones es la distribución definida por la muestra. En general, parece una mala idea creer que nuestras frecuencias de muestra se ven …

62 bootstrap  uncertainty 

He estado trabajando con las redes neuronales convolucionales (CNN) durante algún tiempo, principalmente en datos de imágenes para la segmentación semántica / segmentación de instancias. A menudo he visualizado el softmax de la salida de la red como un "mapa de calor" para ver qué tan altas son las activaciones …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

Tengo una unidad GPS que genera una medición de ruido a través de la matriz de covarianza :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (También hay involucrado pero ignoremos eso por un segundo).ttt Supongamos que …

15 covariance  measurement-error  uncertainty 

Cuando se visualizan datos unidimensionales, es común usar la técnica de Estimación de densidad de kernel para dar cuenta de los anchos de bin elegidos incorrectamente. Cuando mi conjunto de datos unidimensional tiene incertidumbres de medición, ¿hay una forma estándar de incorporar esta información? Por ejemplo (y perdóneme si mi …

12 uncertainty  kde  kernel-smoothing 

Un problema enorme en la comunicación de los resultados de los cálculos estadísticos a los medios y al público es cómo comunicamos la incertidumbre. Ciertamente, a la mayoría de los medios de comunicación parece gustarles un número duro y rápido, aunque, salvo en un número relativamente pequeño de casos, los …

12 uncertainty  communication 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

¿Cómo calcular la incertidumbre de la pendiente de regresión lineal en función de la incertidumbre de los datos (posiblemente en Excel / Mathematica)? Ejemplo: tengamos puntos de datos (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16), pero cada valor y tiene una incertidumbre de 4. La mayoría de las funciones …

12 regression  uncertainty 

Me gustaría estimar la incertidumbre o la fiabilidad de una curva ajustada. Intencionalmente no nombro una cantidad matemática precisa que estoy buscando, ya que no sé qué es. Aquí (energía) es la variable dependiente (respuesta) y (volumen) es la variable independiente. Me gustaría encontrar la curva de Energía-Volumen, , de …

11 error  fitting  reliability  uncertainty 

Digamos que tenemos una pregunta simple de "sí / no" a la que queremos saber la respuesta. Y hay N personas "votando" por la respuesta correcta. Cada votante tiene un historial: una lista de 1 y 0, que muestra si tenían razón o no sobre este tipo de preguntas en …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Digamos que tengo un conjunto de instancias con etiquetas de clase asociadas. No importa cómo se etiquetaron estas instancias, sino cuán segura es su membresía de clase. Cada instancia pertenece exactamente a una clase. Digamos que puedo cuantificar la certeza de cada membresía de clase con un atributo nominal que …

11 classification  weka  uncertainty 

Tengo un conjunto de sistemas donde se acumulan incertidumbres dentro de él. Estos no siempre son puramente aditivos, a veces lo son, a veces no lo son. He tenido cierto éxito en el uso de gráficos de abanicos, gráficos de barras con intervalos de confianza y diagramas de cajas para …

11 data-visualization  confidence-interval  uncertainty 

Estoy trabajando en un problema de inferencia de alta dimensión (alrededor de 2000 parámetros del modelo) para el cual somos capaces de realizar una estimación MAP de manera sólida al encontrar el máximo global del log-posterior utilizando una combinación de optimización basada en gradiente y un algoritmo genético. Me gustaría …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Para un clasificador probabilístico de múltiples clases podemos obtener probabilidades de pertenencia de un nuevo punto a cada clase ; en el caso de 3 clases, suponga que obtenemos , por lo tanto, la clase más probable de x es . Ahora suponga que tenemos un svm de varias clases …

9 probability  classification  svm  unsupervised-learning  uncertainty