«bias» etiketlenmiş sorular

Her biri diğerini ima ediyor mu? Değilse, biri diğerini ima eder mi? Neden / neden olmasın? Bu sorun, burada gönderdiğim bir yanıtın yorumuna yanıt olarak ortaya çıktı . Google, alakalı terimleri aramanın özellikle yararlı görünen bir şey üretmemesine rağmen , matematik stackexchange'te bir cevap fark ettim . Ancak, bu sorunun …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

Satranç oyuncularının büyük usta unvanına hak kazanmayı başardıkları en genç yaşın 1950'lerden beri önemli ölçüde azaldığı ve şu anda 15. doğum günlerinden önce büyük usta olan neredeyse 30 oyuncu olduğu bilinmektedir . Ancak, Satranç Yığını Borsası'nda “Büyük usta olmanın ortalama yaşı nedir?” Diye soran bir soru vardır. . Birisi onun …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

Bayes tahmincileri seçim yanlılığından muaftır? Tahminleri, örneğin tüm genom dizisi verileri gibi yüksek boyutta tartışan çoğu makale sıklıkla seçim yanlılığı konusunu gündeme getirecektir. Seçim yanlılığı, binlerce potansiyel öngörücümüz olmasına rağmen, sadece birkaçının seçileceği ve seçilen birkaçında çıkarımın yapıldığı gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Böylece işlem iki adımda gerçekleşir: (1) öngörücülerin bir alt kümesini …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

Bir enstrümantal değişkenin regresyondaki seçim yanlılığını nasıl ele aldığını merak ediyorum. İşte çiğnediğim örnek: Çoğunlukla Zararsız Ekonometride , yazarlar, askerlik hizmeti ve daha sonraki yaşamdaki kazançlarla ilgili bir IV regresyonunu tartışıyorlar. Soru, "Askerlikte hizmet etmek gelecekteki kazançları arttırıyor mu, azalıyor mu?" Bu soruyu Vietnam savaşı bağlamında araştırıyorlar. Askerlik hizmetinin rastgele …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Doğrusal olmayan bağımlılıkları tespit edebilecek Ramsey Sıfırlama testinin farkındayım. Bununla birlikte, regresyon katsayılarından birini (sadece doğrusal bağımlılıklar) dışarı atarsanız, korelasyonlara bağlı olarak bir önyargı alabilirsiniz. Sıfırlama testi tarafından açıkça algılanmaz. Bu durum için bir test bulamadım, ancak şu ifade: "OVB için test edilemez, potansiyel atlanan değişkenler hariç." Muhtemelen makul bir …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

Tam olarak yetiştirilmiş bir karar ağacı (yani budanmamış bir karar ağacı) düşünürsek, yüksek varyans ve düşük önyargıya sahiptir. Torbalama ve Rastgele Ormanlar bu yüksek varyanslı modelleri kullanır ve varyansı azaltmak ve böylece tahmin doğruluğunu arttırmak için bunları birleştirir. Hem Torbalama hem de Rastgele Ormanlar Bootstrap örneklemesi kullanır ve "İstatistiksel Öğrenme …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

Önyükleme kavramını yeni öğrendim ve naif bir soru aklıma geldi: Verilerimizden her zaman çok sayıda bootstrap örneği oluşturabilirsek, neden daha fazla "gerçek" veri elde etmek için uğraşasınız? Bir açıklamam olduğunu düşünüyorum, lütfen doğru olup olmadığımı söyle: Önyükleme işleminin varyansı azalttığını düşünüyorum, ancak orijinal veri kümem BIASED ise, düşük varyans ve …

11 variance  bootstrap  bias 

OLS'un neden AR (1) sürecinin taraflı bir tahmincisi verdiğini anlamaya çalışıyorum. Düşünmek ytεt= α + βyt - 1+εt,~ben ben dN-( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} + \epsilon_{t}, \\ \epsilon_{t} &\stackrel{iid}{\sim} N(0,1). \end{aligned} Bu modelde katı dışsallık ihlal edilmiştir, yani ytyty_t ve εtϵt\epsilon_t korelasyonlu …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

Diyelim ki için tarafsız bir tahmin . Sonra elbette, . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Kişi bunu bir meslekten nasıl açıklar? Geçmişte, söylediğim şey , örnek boyutu büyüdükçe \ hat {\ theta} değerinin bir demet değerini ortalama θ^θ^\hat{\theta}olarak alırsanız, \ theta'nın daha iyi bir yaklaşımını elde edersiniz θθ\theta. …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

Anladığım kadarıyla, test hatasının k-katlı çapraz doğrulama tahmini genellikle gerçek test hatasını hafife alıyor. Neden böyle olduğunu kafam karıştı. Eğitim hatasının neden genellikle test hatasından daha düşük olduğunu görüyorum - çünkü modeli, hatayı tahmin ettiğiniz verilerle eğitiyorsunuz! Ancak bu, çapraz doğrulama için geçerli değildir - hatayı ölçtüğünüz kat, eğitim sırasında …

10 cross-validation  bias 

Bir örnek olarak, sık sık Gözlenen biliyorum öğrencileri karşılaşmak Nüfus bir yanlı kestiricisi olduğu . Daha sonra raporlarını yazarken şöyle şeyler söylerler:R2R2R^2R2R2R^2 "Gözlenen ve Düzeltilmiş hesapladım ve oldukça benzerdi, bu da elde ettiğimiz Gözlenen değerinde sadece küçük bir önyargı olduğunu gösteriyor."R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2 Genellikle önyargı hakkında konuştuğumuzda, tipik olarak belirli tahminlerden ziyade …

10 mathematical-statistics  terminology  bias  estimators 

Karışık bir model ile bir önyükleme yaptım (etkileşimli birkaç değişken ve bir rastgele değişken). Bu sonucu aldım (sadece kısmi): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 5.328387e-01 t3* …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

Tamam - orijinal mesajım yanıt alamadı; soruyu farklı bir şekilde ifade edeyim. Tahmin anlayışımı bir karar teorik perspektifinden açıklayarak başlayacağım. Resmi bir eğitimim yok ve düşüncem bir şekilde kusurlu olursa beni şaşırtmaz. Bazı kayıp fonksiyonlarımız olduğunu varsayalım L ( θ ,θ^( x ) )L(θ,θ^(x))L(\theta,\hat\theta(x)). Beklenen kayıp (sıklık) riskidir: R ( …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

Lojistik regresyonlar için maksimum olabilirlik tahmin edicileri (MLE'ler) hakkında birkaç gerçeği anlamak istiyorum. Genel olarak, lojistik regresyon için MLE'nin taraflı olduğu doğru mu? Evet derim". Örneğin, örneklem boyutunun MLE'lerin asimtotik eğilimi ile ilişkili olduğunu biliyorum. Bu fenomenin temel örneklerini biliyor musunuz? MLE önyargılıysa, MLE'lerin kovaryans matrisinin, Hessian'ın maksimum olabilirlik fonksiyonunun …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

Hastie ve diğ. "İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları" (2009) , ve veri oluşturma işlemini olarak değerlendirmektedir .Y= f( X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) =σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} noktasındaki (s. 223, formül 7.9) beklenen kare tahmini hatasının aşağıdaki sapma varyans ayrışmasını sunarlar : benim Kendi işim belirtmiyorum ancak …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias