คำถามติดแท็ก measurement-error

ฉันมีวิธีการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันสองวิธีที่สามารถวัดความเข้มข้นของโมเลกุลที่เฉพาะเจาะจงในเมทริกซ์ (เช่นวัดปริมาณของเกลือในน้ำ) วิธีการสองวิธีนั้นแตกต่างกันและแต่ละวิธีมีข้อผิดพลาดของตัวเอง มีวิธีใดที่จะแสดงทั้งสองวิธีนั้นเท่ากัน (หรือไม่) ฉันคิดว่าการพล็อตผลลัพธ์จากตัวอย่างจำนวนหนึ่งที่วัดโดยทั้งสองวิธีบนกราฟกระจายเป็นขั้นตอนแรกที่ดี แต่มีวิธีการทางสถิติที่ดีหรือไม่?

11 hypothesis-testing  measurement-error  method-comparison  bland-altman-plot 

ฉันมีการทดสอบซึ่งดำเนินการกับคอมพิวเตอร์หลายร้อยเครื่องกระจายไปทั่วโลกที่วัดการเกิดเหตุการณ์บางอย่าง เหตุการณ์แต่ละเหตุการณ์นั้นขึ้นอยู่กับอีกเหตุการณ์หนึ่งดังนั้นฉันจึงสามารถสั่งในลำดับที่เพิ่มขึ้นแล้วคำนวณความแตกต่างของเวลา เหตุการณ์ควรจะมีการแจกแจงแบบทวีคูณ แต่เมื่อทำการพล็อตฮิสโตแกรมนี่คือสิ่งที่ฉันได้รับ: ความไม่แน่ชัดของนาฬิกาที่คอมพิวเตอร์ทำให้เกิดเหตุการณ์บางอย่างที่จะได้รับมอบหมายเวลาประทับก่อนหน้าของเหตุการณ์ที่พวกเขาขึ้นอยู่กับ ฉันสงสัยว่าการซิงโครไนซ์นาฬิกาสามารถถูกกล่าวหาได้หรือไม่ว่าจุดสูงสุดของ PDF ไม่เป็น 0 (ว่าพวกเขาเปลี่ยนทุกอย่างไปทางขวา) หรือไม่ หากความแตกต่างของนาฬิกามีการกระจายตามปกติฉันสามารถสมมติว่าเอฟเฟกต์จะชดเชยให้กันและใช้เวลาต่างกันที่คำนวณได้หรือไม่?

10 error  measurement-error  exponential 

คุณคำนวณค่าที่เหมาะสมก่อนว่าคุณมีข้อผิดพลาดในการวัดของเครื่องมืออย่างไร ย่อหน้านี้มาจากหนังสือของ Cressie "สถิติสำหรับข้อมูล Spatio-Temporal": มักจะเป็นกรณีที่ข้อมูลก่อนหน้านี้บางส่วนมีอยู่เกี่ยวกับความแปรปรวนของการวัด - ข้อผิดพลาดทำให้สามารถระบุรูปแบบพารามิเตอร์ที่มีข้อมูลที่ค่อนข้างยุติธรรม ตัวอย่างเช่นถ้าเราสมมติว่าข้อผิดพลาดการวัดที่เป็นอิสระตามเงื่อนไขคือ iid Gau(0,σ2ϵ)Gau(0,σϵ2)Gau(0, \sigma_{\epsilon}^2)จากนั้นเราควรระบุข้อมูลก่อน σ2ϵσϵ2\sigma_{\epsilon}^2. สมมติว่าเราสนใจอุณหภูมิของอากาศแวดล้อมและเราเห็นว่าข้อกำหนดของผู้ผลิตเครื่องมือระบุว่า "ผิดพลาด"±0.1°C±0.1°C±0.1°C. สมมติว่า "ข้อผิดพลาด" นี้สอดคล้องกับ 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (สมมติฐานที่ควรตรวจสอบ!) เราอาจระบุให้มีค่าเฉลี่ยก่อนหน้า . เนื่องจากข้อกำหนดของผู้ผลิตเครื่องมือเราจะถือว่าการกระจายที่มีจุดสูงสุดที่ชัดเจนและค่อนข้างแคบที่ 0.0025 (เช่นแกมมาผกผัน) อันที่จริงเราสามารถแก้ไขได้ที่ 0.0025; อย่างไรก็ตามข้อผิดพลาดของตัวแบบข้อมูลอาจมีองค์ประกอบอื่นที่มีความไม่แน่นอนเช่นกัน (มาตรา 7.1) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาในการระบุตัวตนที่เป็นไปได้กับข้อผิดพลาดของกระบวนการแบบจำลองมันเป็นสิ่งสำคัญมากที่ผู้สร้างแบบจำลองจะลดความไม่แน่นอนให้มากที่สุดเท่าที่วิทยาศาสตร์อนุญาตรวมถึงการศึกษาด้านการออกแบบข้อมูลσ2ϵσϵ2\sigma_{\epsilon}^{2}(0.1/2)2=0.0025(0.1/2)2=0.0025(0.1/2)^2 = 0.0025 ไม่มีใครรู้ว่าขั้นตอนทั่วไปที่จะได้รับค่าของก่อนหน้าตามที่อธิบายไว้ข้างต้น (แม้ว่าย่อหน้าเท่านั้นหมายถึงการได้รับค่าเฉลี่ยก่อนหน้า)?

9 bayesian  standard-error  error  prior  measurement-error 

ฉันกำลังมองหาอัลกอริทึมการถดถอยเชิงเส้นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่ตัวแปรอิสระ (x) มีข้อผิดพลาดการวัดค่าคงที่และตัวแปรตาม (y) มีข้อผิดพลาดขึ้นอยู่กับสัญญาณ ภาพด้านบนแสดงคำถามของฉัน

9 regression  linear-model  measurement-error  measurement