1．算術平均
z = ( x + y) /2
2.幾何平均
z = ( x * y ) 1/2
3.調和平均
1/z = 1/x + 1/y
4.トリム平均
データの上限値、下限値から、一定の割合のデータを除いた算術平均
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次のような感じです。
| 尺度 | 代表値 |
|
| 名義尺度 | 最頻値 |
| 序数尺度 | 中央値 |
| 間隔尺度 | 平均値 |
| 比例尺度 | 幾何平均、調和平均 |
1.はじめに
検索結果や機械学習の結果、正しいものを、正しいと評価しているか。
間違ったものを、間違っていると評価しているか、を評価する。(1)true positive (TP)
正しいものを、正しいと評価している(2)false negative(FN)
間違ったものを、正しいと評価している
(3)false positive(FP)
正しいものを、間違ったと評価している
(4)true negative(TN)
間違ったものを、間違ったと評価している
2. 正解率
Accuracy = ( TP + TN ) / ( TP + FN+FP+TN )
分子は、正しいもの、分母は、全部です。
3.精度(適合率)
Precision = TP / (TP + FP)
正しいものと判断したもののうち、どれだけが、正しかったか。
4. 再現率
Recall = TP / (TP + FN)
正しいもののうち、どれだけ正しいと判断したか。
5．F値
一般に、精度と再現率は、一方を上げると、一方は、下がる傾向にある。
そのため、精度と再現率の調和平均 F値 を評価に用いることもある。
F 値 = 2*Precision*Recall / (Precision + Recall )
アンケートで用いられる尺度。
1.強く賛成する。
2.賛成する。
3.どちらでもない。
4.反対である。
5.強く反対する。
・ノンパラメトリックな検定
・帰無仮説は、「2つの母集団の分布が等しい」
対立仮説は、「2つの母集団の分布は、等しくない」
をもとに、検定する。
