タグ付けされた質問 「voting-system」

閉じた。この質問は意見に基づいています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集して事実と引用で答えられるように質問を更新してください。 閉じた3年前。 この投稿では、投票を数えることで人間が決定を見つけようとする自然現象について質問します。この問題が関係するような自然現象の特定の事件は、Brexitの場合です。 注：質問は政治に関するものではありません。目標は、観測に基づく統計的観点からそのような自然現象を議論しようとすることです。 具体的な質問は次のとおりです。 質問：何がする51.9%51.9%51.9\%ためのBrexit投票ままに平均値を？例えば、国民が本当にEUを離れたいという意味ですか？それは単に一般大衆が不確実であり、考えるのにより多くの時間を必要とすることを意味しますか？それとも別のものですか？ 仮定1：投票プロセスにエラーはありません。

12 statistical-significance  voting-system 

たとえば、答えを知りたい単純な「はい/いいえ」の質問があるとします。そして、正解に「投票」するN人がいます。すべての有権者には履歴があります。1と0のリストで、過去にこの種の質問が正しかったか間違っていたかを示します。履歴を2項分布と仮定すると、そのような質問に対する有権者の平均パフォーマンス、その変動、CI、およびその他の種類の信頼性指標を見つけることができます。 基本的に、私の質問は、信頼情報を投票システムに組み込む方法ですか？ たとえば、各有権者の平均パフォーマンスのみを考慮する場合、単純な重み付け投票システムを構築できます。 result=sign(∑v∈votersμv×(−1)1−vote)result=sign(∑v∈votersμv×(−1)1−vote)result = sign(\sum_{v \in voters}\mu_v \times (-1)^{1-vote}) つまり、投票者の重みに（「はい」の場合）または（「いいえ」の場合）を掛けた値を合計するだけです。それは理にかなっています：有権者1がに等しい正解の平均を持ち、有権者2がしか持っていない場合、おそらく、一人称投票がより重要であると考えられるべきです。一方、1人がこの種の質問に10個しか回答せず、2人が1000個の質問に回答した場合、2人目のスキルレベルは1人目よりもはるかに自信があります。1人目が幸運だった可能性があります。 、そして10の比較的成功した答えの後、彼はずっと悪い結果を続けます。+1+1+1−1−1-1.9.9.9.8.8.8 したがって、より正確な質問は次のように聞こえるかもしれません：いくつかのパラメーターについての強度と信頼性の両方を組み込んだ統計的メトリックはありますか？

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

投票を使用して、すべてのアンサンブルメソッドを一般化できますか？ブースティングメソッドも投票を使用して、弱学習者を最終モデルに入れますか？ テクニックについての私の理解： ブースティング：正しく分類されなかったデータポイントをブーストするために、弱学習器を継続的に追加します。 アンサンブル手法：複数の学習者を使用して、1人の学習者よりも優れた予測を取得します。これはウィキペディアで説明されています。

8 machine-learning  boosting  ensemble  gbm  voting-system