| dbo:abstract | - يسمى التجانس المضاف في الإحصاء أيضًا تجانس لابلاس أو تجانس Lidstone ، وهو تقنية تستخدم لمجانسة حقول البيانات الفئوية. وفقاً لملاحظة (x = x1,x2,x3...xd) من مع عدد N من التجارب، فإن الإصدار المتجانس أو «السلس» من البيانات يعطينا المقدّر الآتي: حيث يمثل وسيط التجانس α > 0، وعندما يكون الوسيط مساوياً لصفر α = 0 فذلك يعني عدم وجود تجانس. التجانس أو الصقل المضاف هو نوع من ، حيث أن التقدير الناتج سيكون ضمن الاحتمال التجريبي (التردد النسبي) الناتج من قسمة كل ملاحظة على عدد التجارب، والاحتمالية موحدة الناتجة من قسمة 1 على عدد العينات في مجموعة الملاحظات. من وجهة نظر بايزية، فإن هذا يتوافق مع القيمة المتوقعة للاحتمال البعدي، باستخدام توزيع ديريكليت المتماثل مع القيمة α كتوزيع مسبق. في الحالة الخاصة التي يكون فيها عدد الفئات 2، يكون هذا مكافئًا لاستخدام توزيع بيتا باعتباره الاقتران السابق لمعلمات التوزيع ذي الحدين. (ar)
- In statistics, additive smoothing, also called Laplace smoothing or Lidstone smoothing, is a technique used to smooth categorical data. Given a set of observation counts from a -dimensional multinomial distribution with trials, a "smoothed" version of the counts gives the estimator: where the smoothed count and the "pseudocount" α > 0 is a smoothing parameter. α = 0 corresponds to no smoothing. (This parameter is explained in below.) Additive smoothing is a type of shrinkage estimator, as the resulting estimate will be between the empirical probability (relative frequency) , and the uniform probability . Invoking Laplace's rule of succession, some authors have argued that α should be 1 (in which case the term add-one smoothing is also used), though in practice a smaller value is typically chosen. From a Bayesian point of view, this corresponds to the expected value of the posterior distribution, using a symmetric Dirichlet distribution with parameter α as a prior distribution. In the special case where the number of categories is 2, this is equivalent to using a Beta distribution as the conjugate prior for the parameters of Binomial distribution. (en)
|
| dbo:wikiPageExternalLink | |
| dbo:wikiPageID | |
| dbo:wikiPageLength | - 12062 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID | |
| dbo:wikiPageWikiLink | |
| dbp:date | |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | |
| dcterms:subject | |
| rdf:type | |
| rdfs:comment | - يسمى التجانس المضاف في الإحصاء أيضًا تجانس لابلاس أو تجانس Lidstone ، وهو تقنية تستخدم لمجانسة حقول البيانات الفئوية. وفقاً لملاحظة (x = x1,x2,x3...xd) من مع عدد N من التجارب، فإن الإصدار المتجانس أو «السلس» من البيانات يعطينا المقدّر الآتي: حيث يمثل وسيط التجانس α > 0، وعندما يكون الوسيط مساوياً لصفر α = 0 فذلك يعني عدم وجود تجانس. التجانس أو الصقل المضاف هو نوع من ، حيث أن التقدير الناتج سيكون ضمن الاحتمال التجريبي (التردد النسبي) الناتج من قسمة كل ملاحظة على عدد التجارب، والاحتمالية موحدة الناتجة من قسمة 1 على عدد العينات في مجموعة الملاحظات. (ar)
- In statistics, additive smoothing, also called Laplace smoothing or Lidstone smoothing, is a technique used to smooth categorical data. Given a set of observation counts from a -dimensional multinomial distribution with trials, a "smoothed" version of the counts gives the estimator: (en)
|
| rdfs:label | - التجانس المضاف (ar)
- Additive smoothing (en)
|
| owl:sameAs | |
| prov:wasDerivedFrom | |
| foaf:isPrimaryTopicOf | |
| isdbo:knownFor of | |
| isdbo:wikiPageRedirects of | |
| isdbo:wikiPageWikiLink of | |
| isdbp:knownFor of | |
| isfoaf:primaryTopic of | |
