置信度Confidence_Level_(CL)
中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度
了解Apriori算法中各个参数的解释
案例1.weather.nominalAssociator FPGrowth
对于设置表中各个参数的含义： 1.car：如果设为true，则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。 2.classindex：类属性索引。若设为-1，最后的属性被当做类属性。 3.delta：以此数值为迭代递减单位。不断减小支持度直至达到最 小支持度或产生了满足数量要求的规则。 4.lowerBoundMinSupport：最小支持度下界。 6.minMtric 度量的最小值。 7.numRules 要发现的规则数。 8.outputItemSets 如果设置为真，会在结果中输出项集。 9.removeAllMissingCols 移除全部为缺省值的列。 10.significanceLevel 重要程度。重要性测试（仅用于置信度）。 11.upperBoundMinSupport 最小支持度上界。 从这个值开始迭代 减小最小支持度。
越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度.
b) Leverage （杠杆率）：P(A,B)-P(A)P(B)Leverage=0时A和B独立，Leverage越大A和
B的关系越密切
c) Conviction（确信度）：P(A)P(!B)/P(A,!B) （!B表示B没有发生） Conviction也是用来衡量A和B的独立性。从它和lift的关系（对B取反，代入 Lift公式后求倒数）可以看出，这个值越大, A、B越关联。
• Apriori • =======
//Apriori算法的运行结果
• Minimum support: 0.15 (2 instances) • Minimum metric <confidence>: 0.9 • Number of cycles performed: 17 • Generated sets of large itemsets: • Size of set of large itemsets L(1): 12 • Size of set of large itemsets L(2): 47 • Size of set of large itemsets L(3): 39 • Size of set of large itemsets L(4): 6
什么是置信区间（置信水平Confidencelevel）？其与样本量的关系
什么是置信区间（置信水平Confidencelevel）？其与样本量的关系置信区间(置信水平Confidence level)是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
一、置信区间的概念置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。
常见的52％－64％，或8－12，就是置信区间（估计区间）。
置信区间是按下列三步计算出来的：第一步：求一个样本的均值第二步：计算出抽样误差。
人们经过实践，通常认为调查:100个样本的抽样误差为±10％500个样本的抽样误差为±5％1,200个样本时的抽样误差为±3％第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。
举例说明：美国Gallup（盖洛普）公司就消费者对美国产品质量的看法，对美国、德国和日本三国共计3,500名消费者（每个国家约1,200名）分别进行了调查,调查结果：有55%的美国人认为美国产品质量好,而只有26%的德国人和17%的日本人持同样看法。
抽样误差为±3％，置信水平为95％。
则这三个国家消费者的置信区间分别为：国别样本均值抽样误差置信区间美国55%±3%52％－58％德国26%±3％23％－29％日本17%±3％14％－20％二、关于置信区间的宽窄窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。
假设全班考试的平均分数为65分，则置信区间间隔宽窄度表达的意思0－100分100宽等于什么也没告诉你30－80分50较窄你能估出大概的平均分了（55分）60－70分10窄你几乎能判定全班的平均分了（65分）三、样本量对置信区间的影响影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。
下面是经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表（假设置信水平相同）：样本量置信区间间隔宽窄度10050%—70%20宽80056.2%－63.2%7较窄1,60057.5%—63%5.5较窄3,20058.5%—62%3.5更窄由上表得出:1、在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。
英语语法词汇详解level
英语语法词汇详解levellevel英[ˈlevl]美[ˈlevl]n.等级；水平；水准；程度；高度；水平仪；平地；智力水平；道德水准；社会等级adj.平坦的；无隆起物的；平静的；稳定的；水平的；平齐的；持平的；与…齐平的；并排的；与测量容器口齐平的v.铲平；进入平飞；使相等；使类似；瞄准；坦诚相见；摧毁；夷平；作水准测量；开始平直延伸英文释义：1. [countable] the amount of something that exists in a particular situation at a particular time在特定时间特定情况下存在的某物的数量2. [countable, uncountable] a particular standard or quality【可数，不可数】特定的标准或品质3. [uncountable, countable] a position or rank in a scale of size or importance【不可数，可数】大小或重要性等级中的位置或级别4. [countable] a particular way of looking at, reacting to or understanding something【可数】看待、反应或理解某事的特殊方式5. [countable, uncountable] the height of something in relation to the ground or to what it used to be【可数，不可数】某物相对于地面或过去的高度6. [countable] a floor of a building; a layer of ground【可数】建筑物的一层；一层地面举个例子：1. The noise levels at the site can reach 45 decibels.在这种场所，噪声值可达45分贝。
请教置信度（CL）与X2
请教置信度（CL）与X2请教置信度（CL）与X2假定允许失效数：r=1 ,在置信度为90%的时候：允许失效1次时，A=0.5*CHIINV(1-0.9,2*2)=0.5*CHIINV(0.1,4)＝0.5*7.78＝3.89；X2（1-a，2(r+1)）是自由度为2(r+1)的X平方分布的1-a的分位数；a 是要求的信心度，为90%； r 是允许的失效数在置信度为60%的时候A=0.5*CHIINV(1-0.6,2*2)=2.02如果根据简单的MTBF计算方法:台时数*加速因子/可信度系数,由于0.6的可信度系数小于0.9时,所以0.6的可接受的MTBF上下限要大于0.9时的情况,所以LZ这样说的情况没错. 只是在这种可接受的MTBF上下限范围,0.6的风险大些.关于估计值与置信区间的一篇文章我们在工作过程中常常看到这样描叙：u值的90%的置信区间为[θL, θu]、MTBF的95%的置信下限为6753小时。
其中一个常用的概念是：置信区间。
这个词包含有什么样的物理意义？我们怎么样去求这一个物理量的置信区间[θ1, θ2]？这是本文要阐述的主要内容。
在理解这个概念之前，需要掌握一定的概率与统计知识。
一、概率的基本知识。
概率的定义以及概率的基本性质这里不作说明，只用一例题对概率的知识作一个回顾。
例：从6双不同颜色的鞋中任意取4只，取到只有一双成对的鞋的概率是多少？第一种根据古典定义计算。
P(A)=k/n=（A中所含样本点的个数）/（全体样本点的总数）按照定义，最主要是要找出样本点的数量，通常要用到排列与组合的公式。
这里对“分步完成”、“分类完成”、“排列”及“组合”的定义，不作说明；要强调一点：公式中k与n的计算方式要一致（如果n这个总数是用排列计算出来的，那么k就要用排列的个数）。
解：n的求法；从12只鞋中任意取4只组合：共有12*11*10*9/4*3*2种取法；k的求法；从12只中取一双和另外2只组合：第一步取1双的取法有6种，第二步在剩下的10只中取两只不同颜色的鞋组合共有10*8/2种；所以k为6*10*8/2求P(A)；运用公式直接求得P(A)= （6*10*8/2）/（12*11*10*9/4*3*2）＝16/33第二种根据统计定义计算。
3.5实验数据的处理
1.总体与样本 总体：在统计学中，对于所考察的对象的全体，
称为总体（或母体）。
个体：组成总体的每个单元。
样本（子样）：自总体中随机抽取的一部分个体。
样本容量：样品中所包含个体的数目，用n表示。
例如：分析延河水总硬度，依照取样规则， 从延河中取来供分析用2000ml样品水，这2000ml 样品水是供分析用的总体，如果从样品水中取出 20个试样进行平行分析，得到20个分析结果，则 这组分析结果就是延河样品水的一个随机样本 ，样本容量为20。
1.整理测量数据
3.对可疑数据采 取数理统计的方 法取舍
5.计算数据的平 均值、平均值的 偏差、平均偏差、 标准偏差
2.排除有明显 过失的数据
4.统计处理
6.求出平均值 的置信区间
1.4.1 测定结果的表示
通常测定结果包括测定次数、数据的集中趋势 以及数据的分散程度等几个部分。
（1）数据的集中趋势
（2）数据的分散程度的表示
（2.1）样本标准差
当测定次数为无限多次时，用总体标准偏差σ表示：
xi 2
n
计算标准偏差时，对单次测量加以平方，这样 做不仅能避免单次测量偏差相加时正负抵消，更重 要的是大偏差能显著地反应出来，因而可以更好地 说明数据的分散程度。
当测量值不多，总体平均值又不知道时，用样 本的标准偏差s来衡量该组数据的分散程度。样本标 准偏差的数学表达式为：
(47.60 0.23)% 估计的区间包括真值的可能性也就
越大，置信度定在 95%或 90%。
3 异常值（cutlier）的取舍
在实验中得到一组数据，个别数据离群较远， 这一数据称为异常值、可疑值或极端值。若是过失 造成的，则这一数据必须舍去。否则异常值不能随 意取舍，特别是当测量数据较少时。
社会调查名词解释
社会调查名词解释1.社会(Society):所谓社会，就是以人和人群共同体为活动主体、以生产方式为基础的各种素、各种结构按照一定方式组合而成的有机整体。
2.社会现象：是指所有与人类共同体有关的活动----产生、存在和发展密切联系的现象3.社会调查：所谓社会调查，就是人们有目的有意识地通过对社会现象的考察、了解和分析、研究，来认识社会生活本质及其发展规律的一种自觉认识活动。
4.调查对象(element)：是指调查过程中获取社会信息的最基层单位。
通常也称为：元素。
5.调查总体(population)：是指全部调查对象的集合体，通常用大写的N表示。
6.抽样单位(sampling unit)：是指抽样过程中使用的单位，它可以是调查对象，也可以是调查对象的某种集合体。
7.抽样框(sample frame)：又称抽样范围，是指进入抽样过程的全部抽样单位名单。
8.样本(sample)：是指按照一定方法从抽样框中抽取岀来进行调查的单位，它可以是调查对象，也可以是调查对象的某种集合体。
9.抽样(sampling)：是指按照一定方式从总体中抽取样本的过程和方法。
其基本作用就是向人们提供一种实现由部分认识总体”这一目标的途径和手段。
10.参数值(parameter )：也称为总体值，它是关于总体中某一变量的综合描述，或者说是总体中所有元素的某种特征的综合数量表现。
需要说明的是：总体值只有通过对总体中的每一个元素都进行调查或测量才能得到。
11.统计值(statistic)：也称为样本值，它是关于样本中某一变量的综合描述，或者说是样本中所有元素的某种特征的综合数量表现。
它是从样本的所有元素中计算出来的，它是相应的总体值的估计值。
12.置信度(Confidence Level )：又称置信水平，指的是总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率，或者说，是总体参数值落在样本统计值某一区间中的把握性程度。
13.置信区间(Confidence Interval )：是指在一定的置信度下，样本统计值与总体参数值之间的误差范围。
计量经济学英汉术语名词对照及解释
计量经济学英汉术语名词对照及解释A校正R2（Adjusted R-Squared）：多元回归分析中拟合优度的量度，在估计误差的方差时对添加的解释变量用一个自由度来调整。
对立假设（Alternative Hypothesis）：检验虚拟假设时的相对假设。
AR（1）序列相关（AR(1) Serial Correlation）：时间序列回归模型中的误差遵循AR（1）模型。
渐近置信区间（Asymptotic Confidence Interval）：大样本容量下近似成立的置信区间。
渐近正态性（Asymptotic Normality）：适当正态化后样本分布收敛到标准正态分布的估计量。
渐近性质（Asymptotic Properties）：当样本容量无限增长时适用的估计量和检验统计量性质。
渐近标准误（Asymptotic Standard Error）：大样本下生效的标准误。
渐近t 统计量（Asymptotic t Statistic）：大样本下近似服从标准正态分布的t统计量。
渐近方差（Asymptotic Variance）：为了获得渐近标准正态分布，我们必须用以除估计量的平方值。
渐近有效（Asymptotically Effcient）：对于服从渐近正态分布的一致性估计量，有最小渐近方差的估计量。
渐近不相关（Asymptotically Uncorrelated）：时间序列过程中，随着两个时点上的随机变量的时间间隔增加，它们之间的相关趋于零。
衰减偏误（Attenuation Bias）：总是朝向零的估计量偏误，因而有衰减偏误的估计量的期望值小于参数的绝对值。
自回归条件异方差性（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）：动态异方差性模型，即给定过去信息，误差项的方差线性依赖于过去的误差的平方。
一阶自回归过程[AR（1）]（Autoregressive Process of Order One [AR(1)]）：一个时间序列模型，其当前值线性依赖于最近的值加上一个无法预测的扰动。
cl-的检验方法 -回复
cl-的检验方法-回复中括号内的内容是"CL的检验方法"，下面是一篇关于CL检验方法的1500-2000字的文章。
【CL的检验方法】引言CL（信赖度）是统计学中用来判断一个测量工具的有效性和一致性的重要指标。
在实际研究和实验中，我们经常需要评估一个测量工具的可靠性，即我们希望知道这个工具是否能够稳定地进行测量并给出一致的结果。
本文将介绍一些常用的CL检验方法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、重测法重测法是最简单的一种CL检验方法，也是最常用的一种方法。
在重测法中，我们会重复对同一样本进行多次测量，然后计算测量结果之间的相关系数来评估测量工具的一致性。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
重测法的步骤如下：1. 收集相同的样本，进行多次测量。
2. 计算每次测量的得分，并根据相关系数公式计算得出测量结果之间的相关系数。
3. 根据相关系数的结果进行统计分析，判断测量工具的一致性。
通过重测法得到的相关系数可以直接用来评估测量工具的一致性，相关系数越接近1，说明测量结果越一致，可靠性越高。
二、半数法半数法是另一种常用的CL检验方法，在某些情况下，重测法可能不太适用，比如对于某些连续变量或非线性变量，重复测量得到的结果可能会有变化。
此时，半数法可以提供一种可行的解决方案。
半数法的步骤如下：1. 收集样本，并将样本分成两部分。
2. 对这两部分样本进行独立的测量，并计算每一部分的得分。
3. 用相关系数公式计算这两部分得分之间的相关系数。
4. 根据相关系数的结果进行统计分析，判断测量工具的一致性。
半数法的优点是可以通过对样本分组来减小测量误差的影响，并提高测量工具的可靠性。
然而，半数法也有一些局限性，如样本分组的方法可能会影响测量结果，因此在使用半数法时需要慎重考虑。
三、内部一致性法内部一致性法是用于评估测量工具一致性的另一种常用方法。
该方法通常用于问卷调查研究中，通过计算问卷各个问题之间的相关系数来评估问卷的一致性。
请教置信度(CL)与X2
请教置信度（CL）与X2假定允许失效数：r=1 ,在置信度为90%的时候：允许失效1次时，A=0.5*CHIINV(1-0.9,2*2)=0.5*CHIINV(0.1,4)＝0.5*7.78＝3.89；X2（1-a，2(r+1)）是自由度为2(r+1)的X平方分布的1-a的分位数；a 是要求的信心度，为90%； r 是允许的失效数在置信度为60%的时候A=0.5*CHIINV(1-0.6,2*2)=2.02如果根据简单的MTBF计算方法:台时数*加速因子/可信度系数,由于0.6的可信度系数小于0.9时,所以0.6的可接受的MTBF上下限要大于0.9时的情况,所以LZ这样说的情况没错. 只是在这种可接受的MTBF上下限范围,0.6的风险大些.关于估计值与置信区间的一篇文章我们在工作过程中常常看到这样描叙：u值的90%的置信区间为[θL, θu]、MTBF的95%的置信下限为6753小时。
其中一个常用的概念是：置信区间。
这个词包含有什么样的物理意义？我们怎么样去求这一个物理量的置信区间[θ1, θ2]？这是本文要阐述的主要内容。
在理解这个概念之前，需要掌握一定的概率与统计知识。
一、概率的基本知识。
概率的定义以及概率的基本性质这里不作说明，只用一例题对概率的知识作一个回顾。
例：从6双不同颜色的鞋中任意取4只，取到只有一双成对的鞋的概率是多少？第一种根据古典定义计算。
P(A)=k/n=（A中所含样本点的个数）/（全体样本点的总数）按照定义，最主要是要找出样本点的数量，通常要用到排列与组合的公式。
这里对“分步完成”、“分类完成”、“排列”及“组合”的定义，不作说明；要强调一点：公式中k与n的计算方式要一致（如果n这个总数是用排列计算出来的，那么k就要用排列的个数）。
解：n的求法；从12只鞋中任意取4只组合：共有12*11*10*9/4*3*2种取法；k的求法；从12只中取一双和另外2只组合：第一步取1双的取法有6种，第二步在剩下的10只中取两只不同颜色的鞋组合共有10*8/2种；所以k为6*10*8/2求P(A)；运用公式直接求得P(A)= （6*10*8/2）/（12*11*10*9/4*3*2）＝16/33第二种根据统计定义计算。
现代社会调查方法(期末考试重点)
现代社会调查方法在社会科学领域中，最为常见的研究方式主要有以下几种，实验研究、调查研究、实地研究和文献研究。
1。
实验研究:一种经过精心的设计，并在高度控制的条件下，研究者通过操纵某些因素,来研究变量之间因果关系的方法。
在实验过程中，研究者通过操纵一个变量（自变量），以观察和分析它对另一个变量(因变量）所产生的效果.由实验组和对照组、自变量和因变量、前测和后测三组最基本要素构成。
2。
实地研究：一种深入到研究对象的生活背景中,以参与观察和无结构访谈的方式收集资料，并通过这些资料的定性分析来理解和解释社会现象的社会研究方式。
其中最主要的资料收集方法是参与观察和无结构访问。
3。
文献研究：一种通过收集和分析现存的以文字、数字、符号、画面等信息形式出现的文献资料,来探讨和分析各种社会行为、社会关系及其他社会现象的研究方式.包括不同的类型，最常用的有内容分析、二次分析和现存统计资料分析。
(内容分析：是一种对报纸、杂志、广播、电视、网络等各种大众传媒的内容进行客观的、系统的、定量的描述和分析的方法，它通过对文献的抽样，对文献内容的编码、录入和统计分析，来揭示文献所反映的社会现实，探讨社会现象指间的相互关系.）4.社会调查(调查研究）：一种采用自填式问卷或结构式访问的方法，通过直接的询问，从一个取自总体的样本那里收集系统的、量化的资料，并通过对这些资料的统计分析来认识社会现象及其规律的社会研究方式。
社会调查的基本要素：抽样问卷统计分析5。
普遍调查：简称普查，指的是对构成总体的所有个体无一例外地逐个进行调查。
特点:（1）工作量大，费时、费力、费钱（2)需要高度集中的组织和高度统一的安排(3)调查项目不能多，只能了解某一方面必不可少的基本情况。
6.抽样调查：从所研究的总体中，按照一定的方式选取一部分个体进行调查，并将在这部分个体中所得到的调查结果推广到总体中去. 优点：（1）非常节省时间、人力和财力（2)十分迅速地获得资料数据（3）比较详细地收集信息，获得内容丰富的资料（4）应用范围十分广泛(5）准确性高7。
confidence interval
置信区间的值
我们用置信区间获得对总体均值、总 体标准差、总体缺陷率和过程能力 (CP,CPK)的区间估计
置信区间方程式均值落 在总体均值的两个“标准误差”内 因此，我们可以说，如果我们从一个过 程中抽取一个样本并计算他们的均值， 我们有95%的把握它落在总体均值真值的 两个误差中 置信区间的一般表达式
总体缺陷的置信区间
举例
假设我们抽取100根针的样品，其中有25个缺陷 点，对这个总体缺陷比例的95%的置信区间是 多少？ 答案：该样本的缺陷比例是25/100=0.25，则近 似95%的置信区间是：
0.25±1.96√[0.25(1-0.25)/100]=0.25±0.085
总体缺陷的置信区间
综上所述，95%置信区间近似为
X±1.96s/√N
区间的中点是X 95%的概论获得μ
100个样品的置信区间-95%
16
15
14
1 2 3 4 5 6 7 10 8 9 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 100 99
0.587 0.117 1.39564 0.00444 1.97E-05 -8.4E-02 -1.30902 30 1.38773 1.39116 1.39608 1.39913 1.40248 1.39729 0.00597 1.39849
（转）YOLOv5的置信度阀值与iou阀值
（转）YOLOv5的置信度阀值与iou阀值conf_thres1. Confidence Threshold，置信度阈值。
2. 只显⽰预测概率超过conf_thres的预测结果。
3. 想让YOLO只标记可能性⾼的地⽅，就把这个参数提⾼。
iou_thres1. Intersect over Union Threshold，交并⽐阈值。
2. IOU值：预测框⼤⼩∩真实框⼤⼩ / 预测框⼤⼩∪真实框⼤⼩。
（预测框与真实框的交集与并集的取值。
）3. iou_thres在detect.py中：越⼤，则容易将对于同⼀个物品的不同预测结果当成对多个物品的多个预测结果，导致⼀个物品出现了多个预测结果。
越⼩，则容易将对于多个物品的不同预测结果当成对同⼀个物品的不同预测结果，导致多个物品只出现了⼀个预测结果。
如下⾯对甜甜圈的预测⼀般，多个甜甜圈重叠在⼀起的图⽚中：图1：iou-thres = 0.65 （将iou阈值设为0.65，检测出了18个甜甜圈。
）图2：iou-thres = 0 （设为0，检测出了6个甜甜圈，并且检测区域都没有重复。
）图3：iou-thres = 0.98PPrecision，精确率对类A来说（下⾯提到的都是被预测成A的）：P = 正确数 / 预测总数或 P = 正确数/ 正确数+错误数即，预测的东西正确了多少百分⽐。
RRecall，召回率对类A来说（下⾯提到的都是被归为A类的）：R = 预测正确数 / 真实A类总数。
或 R = 预测正确数 / 被预测到的A + 未被预测到的A即，预测的东西找到了多少百分⽐。
F1F-Measure，F值，P与R的调和平均F=1/(λ1P+(1−λ)1R)，λ = 0.5时，简化为F1F1 = 2*P*R / (P + R)例：对于⼀个⼆分类问题来说：要对动物进⾏分类，分为猫与⾮猫两类。
样本中，猫有350份，⾮猫有150份。
预测出了400份被认为是猫，其中，正确的有300份，错误的有100份。
confidence norm函数
一、概述confidence norm函数是指在统计学中常用的一种用于衡量置信区间的方法。
它能够帮助我们确定一个参数的置信水平，从而使我们对于实际情况能够做出更准确的预测和判断。
在本文中，将详细介绍confidence norm函数的概念、原理和应用。
二、confidence norm函数的概念1. 定义confidence norm函数在统计学中是一种用于计算置信区间的函数，通常用来确定参数的置信水平。
它通常以置信水平的分位数来表示，例如95、99等。
2. 作用confidence norm函数的作用在于帮助我们确定参数的置信水平，即在特定的置信水平下，我们能够根据样本数据对总体参数做出更可靠的估计。
3. 公式confidence norm函数的数学表达式通常为:\[CI = \bar{X} \pm z*\frac{σ}{\sqrt{n}}\]其中，CI表示置信区间的范围，\(\bar{X}\)表示样本均值，z表示置信水平的分位数，σ表示总体标准差，n表示样本容量。
三、confidence norm函数的原理1. 置信水平置信水平是指在进行估计时对参数估计值所具有的信心程度。
常见的置信水平包括90、95、99等。
2. 置信区间置信区间是指参数真值落在区间内的概率。
在confidence norm函数中，置信区间的宽度与置信水平有关，置信水平越高，置信区间的宽度越大。
3. 置信水平的分位数在confidence norm函数中，置信水平的分位数一般是由正态分布表或标准正态分布表给出的。
不同的置信水平对应着不同的分位数。
四、confidence norm函数的应用1. 样本容量估计在进行样本调查时，我们常常需要使用confidence norm函数来进行样本容量的估计。
通过置信区间的计算，我们可以确定所需的样本容量，从而保证估计结果的准确性。
2. 参数估计在统计学中，我们经常需要根据一定的置信水平对总体参数进行估计。
confidence score 计算方法
文章标题：深度剖析confidence score的计算方法1. 前言在当今信息爆炸的时代，人们往往面对海量的数据和信息，如何从中筛选出有价值、可信度高的信息变得尤为重要。
在这种背景下，confidence score的计算方法成为了一个备受关注的话题。
本文将就confidence score的计算方法展开深入探讨，希望能给读者带来有益的启发。
2. 什么是confidence score让我们来了解一下什么是confidence score。
在信息检索和数据分析领域，confidence score是用来衡量某一结果的可信度或置信度的指标。
它通常是一个介于0和1之间的数值，代表着对某一结果的置信程度。
在进行数据处理和决策时，confidence score的高低直接关系到结果的可靠性和准确性。
3. confidence score的计算方法在实际应用中，confidence score的计算方法有多种多样。
其中，常见的计算方法包括但不限于以下几种：3.1 统计学方法：通过统计样本数据的频次分布和概率分布，来推导出每个结果的confidence score。
这种方法在一定程度上能够客观地反映结果的置信度，但对于复杂的数据结构和场景可能需要大量的数据处理和计算。
3.2 机器学习方法：利用机器学习模型对数据进行训练和学习，从而得出每个结果的confidence score。
机器学习方法能够充分利用数据的特征和规律，通过多轮迭代和调优来不断提升结果的置信度。
3.3 专家评估方法：借助领域专家的经验和知识，对结果的可信度进行评估和打分。
这种方法在某些领域和场景下具有一定的优势，但也容易受到主观因素的影响。
4. confidence score的应用场景在现实生活中，confidence score的应用场景非常广泛。
以搜索引擎为例，搜索结果的排名和相关性就是基于confidence score的计算结果。
目标检测模型的评估指标mAP详解（附代码）
⽬标检测模型的评估指标mAP详解（附代码） 对于使⽤机器学习解决的⼤多数常见问题，通常有多种可⽤的模型。
每个模型都有⾃⼰的独特之处，并随因素变化⽽表现不同。
每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使⽤各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。
选择的统计量通常针对特定应⽤场景和⽤例。
对于每个应⽤场景，选择⼀个能够客观⽐较模型的度量指标⾮常重要。
这篇⽂章将介绍⽬标检测（Object Detection）问题中的最常⽤评估指标-Mean Average Precision，即mAP。
⼤多数时候，这些指标很容易理解和计算。
例如，在⼆元分类中，精确度和召回率是⼀个⼀个简单直观的统计量。
然⽽，⽬标检测是⼀个⾮常不同且有趣的问题。
即使你的⽬标检测器在图⽚中检测到猫，但如果你⽆法定位，它也没有⽤处。
由于你要预测的是图像中各个物体是否出现及其位置，如何计算mAP将⾮常有趣。
在讲解mAP之前，我们先定义⽬标检测问题。
⽬标检测问题 在⽬标检测问题中，给定⼀个图像，找到它所包含的物体，找到它们的位置并对它们进⾏分类。
⽬标检测模型通常是在⼀组特定的类集合上进⾏训练的，所以模型只会定位和分类图像中的那些类。
另外，对象的位置通常采⽤矩形边界框表⽰。
因此，⽬标检测涉及图像中物体的定位和分类。
图1 ⼏个常见的计算机视觉问题（来⾃Stanford’s CS231n）下⾯所述的Mean Average Precision特别适⽤于同时预测物体位置及类别的算法。
因此，从图1可以看出，它对评估定位模型、⽬标检测模型和分割模型⾮常有⽤。
评估⽬标检测模型为什么是mAP? ⽬标检测问题中的每个图⽚都可能包含⼀些不同类别的物体。
如前所述，需要评估模型的物体分类和定位性能。
因此，⽤于图像分类问题的标准指标precision不能直接应⽤于此。
这就是为什么需要mAP。
我希望读完这篇⽂章后，你将能够理解它的含义。
支持度（support）和置信度（confidence）
⽀持度（support）和置信度（confidence）
⽀持度(Support)的公式是：Support(A->B)=P(A U B)。
⽀持度揭⽰了A与B同时出现的概率。
如果A与B同时出现的概率⼩，说明A与B的关系不⼤；如果A与B同时出现的⾮常频繁，则说明A与B总是相关的。
置信度(Confidence)的公式式：Confidence(A->B)=P(A | B)。
置信度揭⽰了A出现时，B是否也会出现或有多⼤概率出现。
如果置信度度为100%，则A和B可以捆绑销售了。
如果置信度太低，则说明A的出现与B是否出现关系不⼤。
⽰例：某销售⼿机的商场中，70%的⼿机销售中包含充电器的销售，⽽在所有交易中56%的销售同时包含⼿机和充电器。
则在此例中，⽀持度为56%，置信度为70%。
⽀持度: P(A∪B)，即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。
置信度: P(B｜A)，即在出现项集A的事务集D中，项集B也同时出现的概率。
置信区间的影响因素分析
根据一个实际样本，由给定的置信水平，我们求出一个尽可能小的区间，使 满足
由于正态随机变量广泛存在，特别是很多产品的指标服从正态分布，我们重点研究一个正态总体情形数学期望 和方差 的区间估计。
设 为总体 的样本， 、 分别是样本均值和样本方差。
（三）置信区间估计种类
置信区间估计分为：
1、对正态总体均值 的区间估计。即已知样本的平均值，用样本均值估计总体均值在特定置信度下的置信区间。
1)已知样本标准差等于总体标准差
2)未知总体标准差
2、对正态总体方差 的区间估计。即已知样本的标准差，用样本标准差估计总体标准差在一定置信度下的置信区间。
1)已知样本均值于总体均值
对于任意给定的 ，我们的任务是通过样本寻找一个区间，它以 的概率包含总体 的数学期望 。
对已知的置信概率(置信度)，根据样本观测值来确定未知参数 的置信区间，称为参数 的置信区间估计。
在( )100％的置信度下，总体的均值会落在置信区间范围内。
由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间，置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52％－64％，或8－12，就是置信区间（估计区间）。1、对于具有特定的发生概率的随机变量，其特定的价值区间：一个确定的数值范围（“一个区间”）。2、在一定置信水平时，以测量结果为中心，包括总体均值在内的可信范围。3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。4、参数的置信区间可以通过点估计量构造，也可以通过假设检验构造。
例如, 在估计某湖泊中鱼的数量的问题中, 若根据一个实际样本, 利用最大似然估计法估计出鱼的数量为50000条, 这种估计结果使用起来把握不大. 实际上, 鱼的数量的真值可能大于50000条, 也可能小于50000条.且可能偏差较大.
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ˆ − 1.96σ ( p ˆ)≤ p ≤ p ˆ + 1.96σ ( p ˆ )) 0.95 ≅ Pr ( p
式3)
l前面有说：从靶前面围绕许多支箭(以每支箭为 圆心点),画圆,则95%的圆包括靶心的中心点p
置信度Confidence Level (CL)
举例： l某次选举前，为了解选民对A的支持 率，从所有选民中抽一n=1000的简单随 机样本。发现有550名支持A。
？
产生此统计结果的随机系统是什么？
置信度Confidence Level (CL)
箭术课： l假设一名射手95%时候会射中r=10cm的靶 心。射出20支箭，1支箭落在靶心外 l靶的后有一名统计员，他看不见靶心，射 手只射了1支箭，由于他了解该名射手的箭 术水平，统计员以这1支箭为中心点画 r=10cm圆。他有95%把握确信此圆包括了 靶心的中心点
n
置信度Confidence Level (CL)
l这里p就是靶心的中心 点,靶Байду номын сангаас的宽度是多 少???(前面说射手用的靶 心r=10) 靶
子
p
ˆ p
p
置信度Confidence Level (CL)
l我们对射手射箭的置信度是95%,通过 Z转换(标准化)。我们可求得靶心的r宽 ˆ) 度是1.96 σ ( p
E = Zα
2
ˆ (1 − p ˆ) p n
当n增大4倍时，E减少1/2倍。 这就相当于提高射箭精度。如95%的箭落在 1cm的靶心内，则估计结果会变得精确得多
置信度Confidence Level (CL)
② 提高置信度方法二：扩大样本容量 如在对A民意调查中，如要求 CL=99%，E=0.01,则样本容量 ˆ (1 − p ˆ) Zα p 2 2 ( ) ( ) 2 . 58 0 . 5 ˆ =0.5 令p n= 2 2 = E (0.01)2
ˆ ≤ p + 1.96σ ( p )) 0.95 ≅ Pr ( p − 1.96σ ( p ) ≤ p
式2)
ˆ “箭”落在 p − 1.96σ ( p ) 和 p + 1.96σ ( p ) 式2)表示：95% p
之间的区域内
置信度Confidence Level (CL)
l从靶后观察，通过代数转换式2)后,有：
ˆ ) = σ (p ˆ )= SE ( p = ˆ (1 − p ˆ) p n
0 . 55 (1 − 0 . 55 ) = 0 . 0157 1000
置信度Confidence Level (CL)
l根据式3)，我们有95%的把握确信A的 支持率p的区域在以下区间内：
ˆ ± 1.96 SE ( p ˆ) p = 0.550 ± (1.96)( 0.0157 ) = 0.550 ± 0.031
(1 − α ) 0.80
置信度Confidence Level (CL)
l在选举抽样例中,如CL=99%，则置信 区间：
ˆ (1 − p ˆ) p ˆ ± 2.58 p= p n
=0.55±(2.58).(0.0157) =0.55±0.041
置信度Confidence Level (CL)
② 提高置信度方法二：扩大样本容量 ˆ±E l 置信区间形式为： p
置信度Confidence Level (CL)
l该名射手已射了许多支箭在靶上，从靶前 面围绕这许多支箭(以每支箭为圆心点),画 r=10cm的圆,则95%的圆包括靶心的中心点 l第1页讲过，p是总体合格率，从此总体中 ˆ,p ˆ 分布接近正态(二项 抽n个样本的合格率 p p (1 − p ) ˆ )= 式试验). 平均值就是p, σ ( p
置信度Confidence Level (CL)
l 如何提高置信度？ ① 增大所画圆圈的r值即面积增大，就 扩大了置信区间。P的真实值属于那 一区间的可能性越大(100%把握p值 在0和1之间)
置信度Confidence Level (CL)
l常用α 衡量期望CL与必然性能差距。 当CL=95% or 0.95时, α 为0.05 (1 − α ) .100%就是CL
r= 1.96σ
ˆ) (p
95%的箭落在此区间
ˆ p
p
置信度Confidence Level (CL)
lZ转换后： 0.95≌Pr(-1.96≦Z≦1.96)
ˆ − p p 0.95 ≅ Pr − 1.96 ≤ σ ( p ) ≤ 1.96
l式1)代数转换后有：
式1 1)
= 16641
抽样1000名选民，E=3%、CL=95%；若想 E=1%、CL=99%，则抽样选民数为16,641
α &(1 − α )
置信度Confidence Level (CL)
l 找出 (1 − α ) .100%CL下的置信区间意 味： 观察标准正态分布曲线，寻找±Z 1−α ) 两点。两点间的面积就( 是
面积=0.95
−Z
0
Z
置信度Confidence Level (CL)
习惯把Z点叫 Z ，这一数值以外部分面 积是0.025=α/2 l在±Z两点切掉曲线尾部，其面积是 α/2+α/2=α
α 2
面积=0.025
− Zα
2
面积=0.025
0
Zα
2
置信度Confidence Level (CL)
常用 α
α α/2
Zα
2
& (1 − α ) 表
0.90 0.10 0.05 1.64 0.95 0.05 0.025 1.96 0.99 0.01 0.005 2.58 0.20 0.10 1.28
置信度Confidence Level (CL)
置信度水准是用来确定 值的置信区间宽度的。
一总体，如右图示。p为 ˆ 是独立被 总体合格率, p 抽样本的分布， σ是 标总体标准差. 我们通过随机抽样而了解 此总体的分布特征的.
σ= p (1 − p ) n
p
与x
ˆ p
p
置信度Confidence Level (CL)