5.2.2 Confidence Intervals for Disc

5.2.2 Confidence Intervals for Discrete-Valued Hypotheses
Here we give an answer to the question "How good an estimate of errorv(h) is
provided by errors(h)?' for the case in which h is a discrete-valued hypothesis.
More specifically, suppose we wish to estimate the true error for some discretevalued hypothesis h, based on its observed sample error over a sample S, where
0 the sample S contains n examples drawn independent of one another, and
independent of h, according to the probability distribution V
0 n z 3 0
0 hypothesis h commits r errors over these n examples (i.e., errors(h)= rln).
Under these conditions, statistical theory allows us to make the following assertions:
1. Given no other information, the most probable value of errorD(h)is errors(h)
2. With approximately 95% probability, the true error errorv(h) lies in the
interval
errors(h)(l- errors (h))
errors(h)f 1.967

Kết quả (Việt) 1:

5.2.2 khoảng tin cậy cho các giá trị rời rạc giả thuyếtỞ đây chúng tôi đưa ra một câu trả lời cho câu hỏi "làm thế nào tốt một ước tính của errorv(h) làcung cấp bởi errors(h)?' đối với các trường hợp trong đó h là một giả thuyết có giá trị rời rạc.Cụ thể hơn, giả sử chúng ta muốn để ước tính các lỗi thực sự cho một số giả thiết discretevalued h, dựa trên quan sát mẫu lỗi trên một mẫu S, nơi0 mẫu S chứa n ví dụ rút ra độc lập với nhau, vàđộc lập của h, theo phân bố xác suất V0 n z 3 0giả thuyết 0 h cam kết r lỗi qua những ví dụ n (ví dụ, errors(h) = rln).Dưới những điều kiện này, lý thuyết thống kê cho phép chúng tôi để làm cho các khẳng định sau đây:1. không có thông tin khác, giá trị có thể xảy ra nhất của errorD (h) là errors(h)2. với khoảng 95% xác suất, errorv(h) đúng lỗi nằm trong cáckhoảng thời gianErrors(h) (l-lỗi (h))lỗi (h) f 1.967

Kết quả (Việt) 2:

5.2.2 Khoảng tin cậy cho giả thuyết rời rạc-Valued
Ở đây chúng tôi đưa ra một câu trả lời cho câu hỏi "Làm thế nào tốt một ước tính của errorv (h) được
cung cấp bởi các lỗi (h)? ' đối với trường hợp trong đó h là một giả thuyết rời rạc có giá trị.
Cụ thể hơn, giả sử chúng ta muốn ước lượng lỗi đúng với một số giả thuyết h discretevalued, dựa trên lỗi mẫu quan sát của nó trên một mẫu S, nơi
0 mẫu S chứa n ví dụ rút ra độc lập với nhau, và
độc lập của h, theo phân phối xác suất V
0 nz 3 0
0 giả thuyết h cam lỗi r qua các ví dụ n (tức là, lỗi (h) = rln).
trong điều kiện này, lý thuyết thống kê cho phép chúng ta làm cho các khẳng định sau đây:
1. Do không có thông tin khác, giá trị có thể xảy ra nhất của errorD (h) là lỗi (h)
2. với khoảng 95% xác suất, errorv lỗi thật sự (h) nằm trong
khoảng thời gian
lỗi (h) ( lỗi l- (h))
lỗi (h) f 1,967