«bias» etiketlenmiş sorular

Farklı çapraz doğrulama yöntemleri, model varyansı ve önyargı açısından nasıl karşılaştırılır? Sorumu kısmen bu konuya göre motive ediyor: katlı çapraz onaylamada en uygun kıvrım sayısı : bir kez dışarıda bırakılan CV her zaman en iyi seçenek midir? KKK. Buradaki cevap, bir kez dışarı bırakılan çapraz doğrulama ile öğrenilen modellerin normal …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Doğa Bilimcilerinde Yorumun başlığı, istatistiksel öneme sahip olarak yükselir : Valentin Amrhein, Sander Grönland, Blake McShane ve 800'den fazla imzacı, yüksek taleplerin sona ermesine ve muhtemel önemli etkilerin reddedilmesine neden olmaktadır. ve sonra gibi ifadeler içerir: Yine, P değerleri, güven aralıkları veya diğer istatistiksel önlemlerin yasaklanmasını savunmuyoruz - yalnızca kategorik …

61 statistical-significance  p-value  bias 

Hem genel olarak hem de özellikle doğrusal regresyon bağlamında yanlılık sapma değişiminin sezgisel bir açıklamasını arıyorum.

45 regression  variance  bias 

Ben bir ekonomi / stat uzmanıyım. Ekonomistlerin, insanların rasyonel davranmadıkları durumları belirleyerek, insan davranışı ve rasyonellik hakkındaki varsayımlarını değiştirmeye çalıştıklarının farkındayım. Örneğin, 1000 dolar zarar için % 100 şans veya 2500 dolar zarar için % 50 şans sunduğumu varsayalım, bu rakam beklenen değer 1000 dolardan fazla olsa bile insanlar 2500 …

39 bias 

İnsanın neden tarafsız bir tahminci tercih ettiğini defalarca açıktır. Ancak, gerçekte tarafsız bir tahminciyi tarafsız bir tahmin yerine tercih edebileceğimiz durumlar var mı?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

Değişken üzerindeki bir katsayı ne kadar büyükse, modelin bu boyutta "sallanma" yeteneğinin o kadar fazla olması ve gürültüye uyması için daha fazla fırsat sağlanması gerektiğini hayal ediyorum. Modeldeki varyans ve büyük katsayılar arasındaki ilişki konusunda makul bir anlayışa sahip olduğumu düşünmeme rağmen , kıyafet modellerinde neden ortaya çıktıkları konusunda hiçbir …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

Önyükleme işleminin tahmin edicideki önyargı tahminini sağlayabildiği sık sık iddia edilmektedir. Eğer T bir istatistik için tahmini ve ~ t i önyükleme kopyaları vardır ile ( i ∈ { 1 , ⋯ , N } ), daha sonra önyargı önyükleme tahminidir ki bu oldukça huzursuz görünüyor.t^t^\hat tt~it~i\tilde t_ii∈{1,⋯,N}i∈{1,⋯,N}i\in\{1,\cdots,N\}biast≈1N∑it~i−t^biast≈1N∑it~i−t^\begin{equation} \mathrm{bias}_t \approx …

31 bootstrap  bias 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Bir lognormal dağılımın örneklemesini ve örneklemesini ve anları anlarını iki yöntemle tahmin etmeye çalışan bazı sayısal deneyler yapıyorum :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] örnek ortalamasına bakmakXnXnX^n Tahmin ve için örnek bir yöntem kullanarak , ve daha sonra bir lognormal dağılım için, var olduğu gerçeğini kullanarak .μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) Soru şudur …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Önyargılı maksimum olabilirlik (ML) tahmin edicileri hakkında bir kafa karışıklığım var . Bütün kavramın matematiği benim için oldukça açık ama arkasındaki sezgisel mantığı bulamıyorum. Tahmini almak istediğimiz bir parametrenin işlevi olan bir dağılımdan örnekleri olan belirli bir veri kümesi göz önüne alındığında, ML tahmincisi, veri kümesini üretmesi en muhtemel olan …

25 maximum-likelihood  bias 

Bir ara analiz muhtemelen erken çalışmayı sonlandırma öncesinde bir ya da daha fazla zaman noktasında verilerin analizi niyetiyle çalışmanın resmi yakın, örneğin olduğunu. Piantadosi'ye göre, S. ( Klinik araştırmalar - metodolojik bir bakış açısı ): " Bir deneme, erken bir aşamada sonlandırıldığında tedavi etkisinin tahmini önyargılı olacaktır. Karar ne kadar …

24 clinical-trials  bias 

Bir tür düzenli tahminler kullanarak bazı yüksek boyutlu verilerden çok sayıda parametre tahmin etmeye çalıştığımı varsayalım. Düzenleyici, tahminlere bir miktar önyargı getirir, ancak varyanstaki düşüşün telafi etmekten daha fazla olması gerektiği için hala iyi bir denge olabilir. Sorun, güven aralıklarını tahmin etmek istediğimde ortaya çıkıyor (örn. Laplace yaklaşımı veya önyükleme …

21 confidence-interval  bias  regularization  ridge-regression  coverage-probability 

Önyargı kavramını doğrusal regresyon analizi bağlamında kavramak için mücadele ediyorum. Önyargının matematiksel tanımı nedir? Önyargı tam olarak nedir ve neden / nasıl? Açıklayıcı örnek?

21 regression  terminology  bias  definition 

Sinir ağı lingo açısından (y = Ağırlık * x + önyargı) hangi değişkenlerin diğerlerinden daha önemli olduğunu nasıl bilebilirim? 10 giriş, 1 düğüm 20 düğüm ve 1 düğüm olan 1 çıkış katmanı ile bir sinir ağı var. Hangi giriş değişkenlerinin diğer değişkenlerden daha etkili olduğunu nasıl bileceğimden emin değilim. Düşündüğüm …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano