Вопросы с тегом «risk»

Утверждение 1 (S1): «Один из 80 смертей вызван автомобильной аварией». Утверждение второе (S2): «Один из 80 человек погибает в результате автомобильной аварии». Теперь я лично не вижу большой разницы между этими двумя утверждениями. При написании я бы посчитал их взаимозаменяемыми для непрофессионалов. Тем не менее, сейчас мне бросили вызов два …

56 interpretation  risk 

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 

Пусть обозначает байесовский риск оценки относительно априора , пусть обозначает множество всех априоров в пространстве параметров , а обозначает множество все (возможно, рандомизированные) правила принятия решений.δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta Статистическая интерпретация минимаксного неравенства Джона фон Неймана гласит, что supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), \sup_{\pi\in\Pi} \inf_{\delta\in\Delta} r(\pi, \delta) \leq \inf_{\delta\in\Delta}\sup_{\pi\in\Pi} r(\pi, \delta), со …

12 bayesian  decision-theory  risk 

Хорошо, мое оригинальное сообщение не смогло получить ответ; Итак, позвольте мне поставить вопрос по-другому. Я начну с объяснения моего понимания оценки с точки зрения теории решения. У меня нет формального обучения, и меня не удивит, если мое мышление каким-то образом ошибочно. Предположим , у нас есть некоторая функция потерь L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))L(\theta,\hat\theta(x)) …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk