如何理解置信度 （用样本估计总体这个核心思想）

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#机器学习

博客提供了知乎上一个问题的链接，虽未明确问题内容，但标签为机器学习，推测与机器学习领域相关，可通过链接进一步了解具体问题及相关讨论。
如何用样本估计总体？（均值、方差、标准差）
一个搬运知识的笨小孩
02-13 6820
如何用样本估计总体？ 笔记来源：Calculating the Mean, Variance and Standard Deviation, Clearly Explained!!! 将上述结果绘制成直方图 直方图对应的正态分布图如下： 我们无法测得所有肝脏细胞中基于X的mRNA，我们需要用样本来估计总体，这里我们用240 billion中的5个细胞作为样本，图中每个绿点代表一个细胞，其值代表此细胞中基因X所含mRNA的数量 我们看一看当样本数据有2个时，计算出来的样本均值与总体均值的差距在哪，样本
样本置信度
...
07-18 1622
通过计算置信区间和理解置信度的概念，我们可以对总体参数做出有根据的估计，并评估这些估计的不确定性。置信度告诉我们，如果我们重复抽样多次，所得到的置信区间中包含总体参数的真实值的频率是多少。样本置信度是统计推断中的一个关键概念，它帮助我们理解从样本数据中得到的结论有多大的可靠性。相反，较窄的置信区间可能意味着较高的精度，但可能需要更大的样本量或更低的置信度。在统计学中指的是对从总体中抽取的样本数据进行分析时，对其结果可靠性的一种度量。较大的样本量通常会产生更窄的置信区间，这意味着对总体参数的估计更精确。
置信度和置信度区间理解
WitsMakeMen的专栏
02-22 5820
置信度区间 相当于 样本的误差范围。 置信度 就是 真实平均值 落在执行度区间的概率。 http://www.360doc.com/content/18/0317/16/15033922_737796626.shtml
ImageNet 存在十万标签错误，你知道吗？
喜欢打酱油的老鸟
01-08 1490
2020-01-07 10:14:57 作者 | L7 编译 | JocelynWang 使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？ 然而，你可能不知道：ImageNet数据集中至少有十万个标签是存在问题的。 尽管大量的研究都在使用ImageNet，但却没有发现数据集存在如此多的标签错误。原因在于...
关于置信区间、置信度的理解
热门推荐
William Zhao's notes
09-25 9万+
关于置信区间和置信度的理解，在网上找了两个相关的观点感觉讲的很好，恍然大悟。 简单概括。 参数只有一个是固定的不会变。我们用局部估计整体。 参数95%的置信度在区间A的意思是： 正确：采样100次计算95%置信度的置信区间，有95次计算所得的区间包含真实值。 错误：采样100次，有95次真实值落在置信区间。 真实值不会变，变得是置信区间。 下面是两个引用： http://b
一文读懂置信区间
luckydog233的博客
08-25 4万+
最近读到一篇关于置信区间的文章，写得很好，特地转载分享给大家 原文链接：http://www.360doc.com/content/17/1019/23/27698033_696508450.shtml 以下是原文 “置信区间”的英文是confidence interval，也译为“可信区间”、“信赖区间”或“信心区间”。“confidence interval”这个术语跟“logit”类似...
随机抽样、用样本估计总体、正态分布.pptx
09-23
5. **用样本估计总体的思想**：统计学的一个关键应用是利用样本数据来推断总体的属性。比如，通过样本的平均数可以估计总体的平均数，通过样本的标准差可以估计总体的标准差。这种基于样本统计量来推断总体的方法被...
参数估计点估计与区间估计复习思想PPT教案学习.pptx
10-02
点估计简单直接，但只给出了一个估计值，并不提供总体参数可能取值的范围或置信度。 区间估计则是给出一个包含总体参数可能值的范围，这个范围是由样本统计量加上或减去一个与置信水平相关的抽样误差得到的。例如，...
深入理解置信度：揭秘其在模型评估中不可替代的作用
![深入理解置信度：揭秘其在模型评估中不可替代的作用]...# 1. 置信度的理论基础 ## 置信度的定义与重要性 置信度是统计学和机器学习领
通过置信度成对判断众包top-k查询
05-07
这一概念的核心思想是将计算难题分解为一系列对人类友好的微观任务（例如成对比较），然后将这些任务分发给大众回答。通过大众的回答来解决整个问题（例如通过聚合答案）。本文的工作集中在对众包top-k查询的处理上...
由于bootstrap样本分布是近似抽样分布，因此无需依赖正态性假设。相反，可以使用bootstrap样本分布的百分位数来估计置信区间。将5000个中位数按照数值从小到大排序，其中第2.5百分位数和第97.5百分位数就构成了一个置信度为95%的中位数置信区
最新发布
05-30
嗯，用户想了解如何使用bootstrap方法估计置信区间，特别是百分位数法，以及它与正态性假设的关系，还有中位数置信区间的计算过程。我需要结合之前的引用和之前回答中的信息来组织内容。首先，用户的问题分为几个...
统计学——小样本容量置信区间
snowdroptulip的博客
01-05 1万+
一般来讲，n T分布和正态分布相似，具有fatter tail，因为低估了S。对应的，不再去查z table，而是去查t table。T table的列为自由度degrees of freedom，即n-1。 有些记法在上面加了个帽子记为，表示这是由样本标准差估算出来的sample mean的standard devication。 例题：7名学生在使用了新研制的钙片3个
统计学-什么是置信度 ？
weixin_42924611的博客
04-16 4689
具体来说，在研究和评估中，置信度是衡量数据或结果的可靠性和可信度的一种指标，它反映了被评估对象的真实性或有效性。例如，在机器学习和人工智能中，置信度是指算法对某个预测结果的置信程度或可信程度；在统计学和概率论中，置信度是对某个样本统计量所构造的总体参数估计区间的可信程度或把握程度的度量。置信度通常表示为一定范围内的百分数，比如95%的置信度意味着我们有95%的信心认为某个结果是准确的。总的来说，置信度是统计和决策制定中的一个关键概念，它帮助我们在不确定性中做出更明智的判断和决策。
置信度与置信区间
aimengh的博客
02-17 4244
置信度与置信区间
VC的一些理解
aihali的专栏
02-09 535
vc维就是一个系数，这个系数就是为了度量一组函数集的容量(capacity)。注意这里的“函数”是广义的，线性函数、多项式函数当然都是函数；对于一个多层的神经网络，权值大小不知道（训练神经元网络就是为了确定权值），每组权值就可以认为对应一个函数。 而容量就反映了一组函数集对样本的区分能力，容量越大，对应的一组函数集区分能力就越大；注意容量的大小跟这组函数集自由参数的多少是没有必然联系的（不确信这
置信度是干什么用的 - 通俗解释
m0_51675604的博客
12-25 1万+
目录1.统计是干什么用？2.举个例子3.置信度的定义 1.统计是干什么用？ 解释：统计是为了用测量值估计总体的 真实值； 2.举个例子 你打枪打了10次，命中了几次呢，比如平均值是8次；总体的期望（就是真实的情况）是不是就是8呢？你要说是的话，那就太草率了吧，因为你再打10次可能就是7了，那么总体期望就变成7了吗？当然不是，总体期望是客观存在不会变的 (比如说你短时间内命中的能力，不会一下子就提高了很多或者说降低了很多吧）； 实际上均值等于期望的概率如下公式所示，是0； 所以说，以点估计是不准的； 但
【机器学习基础】VC维与模型复杂度、样本复杂度
Jason Ding的专栏
12-18 9632
引言 上一小节，我们引入了VC维的概念，用它来描述假设集合的表达能力。这一小节中，我们将从VC维的物理意义出发，进一步学习如何根据VC维传达的信息来选择模型和假设集合。 VC维的物理意义 如果我们将假设集合的数量|H|比作假设集合的自由度，那么VC维就是假设集合在做二元分类的有效的自由度，即这个假设空间能够产生多少Dichotomies的能力（VC维说的是，到什么时候，假设集合还
VC维理论
07-11 1万+
支持向量机是建立在统计学中的结构风险最小化和VC维理论基础之上的 结构风险最小化=经验风险 + 置信风险 经验风险 =分类器在给定样本上的误差 置信风险 = 分类器在非指定样本上的误差 (即：推广能力的误差) 置信风险影响因素： 样本数量越大，学习结果越有可能正确，此时置信风险就越少； 而对于VC维，该值越大，则推广能力越差，置信风险就越大；所以
如何理解置信度/95%的置信区间
weixin_34150503的博客
05-13 2715
在统计学,用样本去估计总体,里面有个名称叫置信区间,95%的置信区间很多人错误理解我,我扔一百次硬币,有95次会落到区间内.95%的概率指的不是我扔硬币的结果,而是置信区间. 最一百次实验,有95%的置信区间包含了真值(真值只有一个),所以只做一次置信区间时,我们也认为这个区间是包含真值的是可信的. 摘自:https://www.zhihu.com/question/20183513 转载于:...
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