Вопросы с тегом «bias»

Как разные методы перекрестной проверки сравниваются с точки зрения дисперсии модели и смещения? Мой вопрос частично мотивирован этой веткой: Оптимальное количество сгибов в перекрестной проверке с кратным распределением : всегда ли лучший выбор - резюме с пропуском? КKK, Ответ на этот вопрос предполагает, что модели, изученные с помощью перекрестной проверки …

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

Название комментария в природе Ученые восстают против статистической значимости начинается с: Валентин Амрейн, Сандер Гренландия, Блейк МакШейн и более 800 подписантов призывают прекратить раздутые заявления и исключить, возможно, важные последствия. и позже содержит такие утверждения, как: Опять же, мы не защищаем запрет на значения P, доверительные интервалы или другие статистические …

61 statistical-significance  p-value  bias 

Я ищу интуитивное объяснение компромисса смещения дисперсии, как в целом, так и конкретно в контексте линейной регрессии.

46 regression  variance  bias 

Я эконом / стат майор. Мне известно, что экономисты пытались изменить свои предположения о поведении и рациональности человека, выявляя ситуации, в которых люди не ведут себя рационально. Например, предположим, что я предлагаю вам 100% -ную потерю в 1000 долл. Или 50% -ную потерю в размере 2500 долл. , Люди выбирают …

39 bias 

Много раз очевидно, почему кто-то предпочитает объективную оценку. Но есть ли обстоятельства, при которых мы могли бы предпочесть предвзятую оценку объективной оценке?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

Я полагаю, что чем больше коэффициент для переменной, тем больше у модели способности «качаться» в этом измерении, обеспечивая повышенную возможность подгонки к шуму. Хотя я думаю, что у меня есть разумное представление о связи между дисперсией в модели и большими коэффициентами, у меня нет такого хорошего представления о том, почему …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

Часто утверждается, что начальная загрузка может дать оценку смещения в оценщике. Если т является оценкой для некоторой статистики, и ~ т я являюсь бутстраповскими репликами (с I ∈ { 1 , ⋯ , N } ), то оценкой смещения начальной загрузки является б я ы т ≈ -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} …

31 bootstrap  bias 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так 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 …

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 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?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 …

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 

Я делаю некоторый численный эксперимент, который состоит в выборке логнормального распределения X~ LN( μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma) и попытке оценить моменты E [ XN]Е[ИксN]\mathbb{E}[X^n] двумя методами: Глядя на выборку среднего значения ИксNИксNX^n Оценивая μμ\mu и σ2σ2\sigma^2 , используя выборочные средние для журнал( X) , журнал2( X)журнал⁡(Икс),журнал2⁡(Икс)\log(X), \log^2(X) , а затем используя тот …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

У меня путаница в оценках предвзятого максимального правдоподобия (ML). Математика всей концепции довольно ясна для меня, но я не могу понять интуитивное обоснование этого. Учитывая определенный набор данных, который имеет выборки из распределения, который сам является функцией параметра, который мы хотим оценить, оценщик ML приводит к значению для параметра, который, …

25 maximum-likelihood  bias 

Промежуточный анализ представляет собой анализ данных в одном или нескольких временных точках до официального закрытия исследования с целью, например, возможно завершение исследования рано. Согласно Piantadosi, S. ( Клинические испытания - методологическая перспектива ): « Оценка эффекта лечения будет смещена, когда испытание прекращается на ранней стадии. Чем раньше будет принято решение, …

24 clinical-trials  bias 

Предположим, я пытаюсь оценить большое количество параметров по многомерным данным, используя некие регуляризованные оценки. Регуляризатор вносит некоторую погрешность в оценки, но это все же может быть хорошим компромиссом, потому что уменьшение дисперсии должно более чем компенсировать это. Проблема возникает, когда я хочу оценить доверительные интервалы (например, используя приближение Лапласа или …

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

Я изо всех сил пытаюсь понять концепцию смещения в контексте анализа линейной регрессии. Каково математическое определение смещения? Что именно является предвзятым и почему / как? Наглядный пример?

21 regression  terminology  bias  definition 

С точки зрения языка нейронной сети (у = вес * х + смещение), как я узнаю, какие переменные являются более важными, чем другие? У меня есть нейронная сеть с 10 входами, 1 скрытый слой с 20 узлами и 1 выходной слой с 1 узлом. Я не уверен, как узнать, какие …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano