5.3.1 Error Estimation and Estimati

5.3.1 Error Estimation and Estimating Binomial Proportions
Precisely how does the deviation between sample error and true error depend
on the size of the data sample? This question is an instance of a well-studied
problem in statistics: the problem of estimating the proportion of a population that
exhibits some property, given the observed proportion over some random sample
of the population. In our case, the property of interest is that h misclassifies the
example.
The key to answering this question is to note that when we measure the
sample error we are performing an experiment with a random outcome. We first
collect a random sample S of n independently drawn instances from the distribution D,and then measure the sample error errors(h). As noted in the previous
section, if we were to repeat this experiment many times, each time drawing a
different random sample Si of size n, we would expect to observe different values
for the various errors,(h), depending on random differences in the makeup of
the various Si. We say in such cases that errors, (h), the outcome of the ith such
experiment, is a random variable. In general, one can think of a random variable
as the name of an experiment with a random outcome. The value of the random
variable is the observed outcome of the random experiment.

Kết quả (Việt) 1:

5.3.1 lỗi dự toán và ước tính tỷ lệ nhị thứcĐộ lệch giữa mẫu lỗi và lỗi thực sự phụ thuộc chính xác như thế nàoKích thước của mẫu dữ liệu? Câu hỏi này là một ví dụ của một nghiên cứu đầy đủvấn đề trong thống kê: các vấn đề về ước tính tỷ lệ dân màtrưng bày một số tài sản, được đưa ra tỷ lệ quan sát trên một số mẫu ngẫu nhiêndân số. Trong trường hợp của chúng tôi, tài sản của lãi suất là h mà misclassifies cácVí dụ.Điều quan trọng để trả lời câu hỏi này là để lưu ý rằng khi chúng tôi đo lường cácmẫu lỗi chúng tôi đang thực hiện một thử nghiệm với một kết quả ngẫu nhiên. Chúng tôi đầu tiênthu thập một mẫu ngẫu nhiên các trường hợp rút ra một cách độc lập n S phân phối D, và sau đó đo mẫu lỗi errors(h). Như đã nêu trong trước đóphần, nếu chúng tôi đã lặp lại thử nghiệm này nhiều lần, mỗi lần vẽ mộtkhác nhau ngẫu nhiên mẫu Si của kích thước n, chúng tôi mong chờ để quan sát các giá trị khác nhaucho errors,(h) khác nhau, tùy thuộc vào sự khác biệt ngẫu nhiên trong các trang điểm củaSi khác nhau. Chúng tôi nói trong các trường hợp có sai sót, (h), kết quả của ith như vậythử nghiệm, là một biến ngẫu nhiên. Nói chung, người ta có thể nghĩ của một biến ngẫu nhiênnhư tên gọi của thử nghiệm với một kết quả ngẫu nhiên. Giá trị của các ngẫu nhiênbiến là kết quả quan sát của các thử nghiệm ngẫu nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

5.3.1 Lỗi dự toán và dự toán nhị thức Proportions
Chính xác như thế nào là độ lệch giữa báo lỗi mẫu và sai đúng phụ thuộc
vào kích thước của các mẫu dữ liệu? Câu hỏi này là một ví dụ của một được nghiên cứu
vấn đề trong thống kê: các ước tính về tỷ lệ dân số mà
thể hiện một số tài sản, đưa tỷ lệ quan sát qua một số mẫu ngẫu nhiên
của dân số. Trong trường hợp của chúng tôi, tài sản liên quan là h misclassifies các
ví dụ.
Chìa khóa để trả lời câu hỏi này cần lưu ý rằng khi chúng ta đo
lỗi mẫu chúng tôi đang thực hiện một thử nghiệm với một kết quả ngẫu nhiên. Đầu tiên chúng tôi
thu thập một mẫu S ngẫu nhiên của n trường hợp được rút ra một cách độc lập từ phân phối D, và sau đó đo các lỗi sai mẫu (h). Như đã nói ở trước
phần, nếu chúng ta lặp lại thí nghiệm này nhiều lần, mỗi lần vẽ một
mẫu ngẫu nhiên khác nhau Si kích thước n, chúng ta sẽ quan sát các giá trị khác nhau
cho các lỗi khác nhau, (h), tùy thuộc vào sự khác biệt ngẫu nhiên trong trang điểm của
Si khác nhau. Chúng ta nói trong những trường hợp như vậy mà lỗi, (h), kết quả của những thứ i như
thử nghiệm, là một biến ngẫu nhiên. Nói chung, người ta có thể nghĩ về một biến ngẫu nhiên
như là tên của một thử nghiệm với một kết quả ngẫu nhiên. Giá trị của sự ngẫu nhiên
biến là kết quả quan sát của các thử nghiệm ngẫu nhiên.