คำถามติดแท็ก sensitivity-analysis

ใครช่วยอธิบายให้ฉันชัดเจนถึงตรรกะทางคณิตศาสตร์ที่จะเชื่อมโยงสองประโยค (a) และ (b) เข้าด้วยกันได้ไหม? ให้เรามีชุดของค่า (การกระจายบางอย่าง) ตอนนี้ a) ค่ามัธยฐานไม่ได้ขึ้นอยู่กับค่าทุกค่า [ขึ้นอยู่กับค่ากลางหนึ่งหรือสองค่า]; b) ค่ามัธยฐานเป็นสถานที่ของผลรวมเบี่ยงเบนน้อยที่สุดจากนั้น และในทำนองเดียวกันและในทางตรงกันข้าม a) (เลขคณิต) ค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับค่าทุกค่า b) Mean คือทีของการรวมผลบวกกำลังสองส่วนเบี่ยงเบนน้อยที่สุดจากนั้น เข้าใจของฉันมันใช้งานง่ายจนถึงขณะนี้

18 mean  median  robust  sensitivity-analysis 

คำถามต่อไปนี้ได้ตอบแล้ว (การดึงความสำคัญของน้ำหนักจากเครือข่ายฟีดไปข้างหน้าหนึ่งชั้น ) ฉันกำลังมองหาการอนุมานเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของอินพุตในเครือข่ายประสาท เมื่อพิจารณาถึงเครือข่ายที่ลึกซึ่งการสร้างความสำคัญของอินพุตใหม่โดยการย้อนกลับผ่านชั้นจากโหนดผลลัพธ์ที่น่าสนใจอาจเป็นเรื่องยากหรือใช้เวลานาน ป้อนข้อมูลและพิจารณาวิธีการที่โหนด ouptut เปลี่ยนแปลงความสนใจ มีวิธีที่ยอมรับได้ของการวิเคราะห์ความไวในเครือข่ายประสาทหรือไม่? ฉันยินดีต้อนรับรหัส Python ให้ทำเช่นนั้นหากมี

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

ฉันพยายามที่จะเข้าใจวิธีคำนวณจุดตัดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเส้นโค้ง ROC (ค่าที่ความไวและความเฉพาะเจาะจงสูงสุด) ฉันใช้ชุดข้อมูลจากแพคเกจaSAHpROC outcomeตัวแปรสามารถอธิบายได้โดยสองตัวแปรอิสระและs100b ndkaใช้ไวยากรณ์ของEpiแพคเกจฉันได้สร้างสองรุ่น: library(pROC) library(Epi) ROC(form=outcome~s100b, data=aSAH) ROC(form=outcome~ndka, data=aSAH) ผลลัพธ์จะแสดงในกราฟสองกราฟต่อไปนี้: ในรูปแบบของกราฟแรก ( s100b) lr.eta=0.304ฟังก์ชั่นบอกว่าตัดจุดที่ดีที่สุดเป็นภาษาท้องถิ่นที่คุ้มค่าที่สอดคล้องกับ ในกราฟที่สอง ( ndka) จุดตัดที่เหมาะสมที่สุดจะถูกแปลเป็นภาษาท้องถิ่นตามค่าที่สอดคล้องกับlr.eta=0.335(ความหมายของlr.eta) คืออะไร คำถามแรกของฉันคือ: อะไรคือความสอดคล้องs100bและndkaค่าสำหรับlr.etaค่าที่ระบุ (จุดตัดที่เหมาะสมที่สุดในแง่ของs100bและndka) คืออะไร? คำถามที่สอง: ตอนนี้สมมติว่าฉันสร้างแบบจำลองโดยคำนึงถึงตัวแปรทั้งสอง: ROC(form=outcome~ndka+s100b, data=aSAH) กราฟที่ได้รับคือ: ฉันต้องการที่จะรู้ว่าสิ่งที่เป็นค่าของndkaและs100bที่ความรู้สึกและความเฉพาะเจาะจงจะถูกขยายโดยฟังก์ชั่น ในแง่อื่น ๆ : ค่าของndkaและs100bที่เรามี Se = 68.3% และ Sp = 76.4% (ค่าที่ได้จากกราฟ) คืออะไร? ฉันคิดว่าคำถามที่สองนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์แบบ MultiROC แต่เอกสารของEpiแพคเกจไม่ได้อธิบายวิธีการคำนวณจุดตัดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับตัวแปรทั้งสองที่ใช้ในแบบจำลอง คำถามของฉันดูเหมือนกับคำถามนี้จากreasearchGateมากซึ่งกล่าวโดยย่อ: การกำหนดคะแนนตัดที่แสดงถึงการแลกเปลี่ยนที่ดีขึ้นระหว่างความไวและความเฉพาะเจาะจงของการวัดนั้นตรงไปตรงมา …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity 

ฉันกำลังทำการวิเคราะห์เมตาหลายระดับซึ่งรวมบทความบางส่วนที่มีผลลัพธ์หลายรายการ ดังนั้นฉันใช้rma.mv()ฟังก์ชั่น รหัสตัวอย่าง: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) ฉันมีสองคำถาม: ฉันอ่านข้อความค้นหาก่อนหน้านี้ว่าเมื่อใช้rma.mv()งานranktest()ไม่ใช่การทดสอบความน่าเชื่อถือของช่องทางที่ไม่สมมาตร อย่างไรก็ตามหากมีการเพิ่มความแปรปรวนตัวอย่างในโมเดลดั้งเดิมในฐานะผู้ดูแลโมเดลนี้จะคล้ายกับการทดสอบของ Egger: test.egger = rma.mv(yi,vi, mod = vi, random = ~1|ID, data = data) รหัสนี้เป็นการตีความที่ถูกต้องของคำแนะนำนั้นหรือไม่? นอกจากนี้แผนการแปลงยังใช้ประโยชน์ไม่ได้กับเครื่องมือ (มากหรือน้อย) ในrma.mv()แบบจำลองหรือไม่? ทั้งleave1out()มิได้trimfill()ทำงานร่วมกับrma.mv()เพื่อประเมินความไวของผลรุ่น ขณะนี้มีเครื่องมือการวิเคราะห์ความไวอื่น ๆ สำหรับrma.mv()รุ่นที่ไม่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจใน R หรือไม่?

9 meta-analysis  sensitivity-analysis  publication-bias  funnel-plot