Różnica między oczekiwaną wartością estymatora parametru a prawdziwą wartością parametru. NIE używaj tego znacznika w odniesieniu do [bias-term] / [bias-node] (tj. [Przechwycenie]).
Jak różnią się różne metody walidacji krzyżowej pod względem wariancji modelu i stronniczości? Moje pytanie jest częściowo motywowane tym wątkiem: optymalna liczba fałdów w krzyżowej walidacji - fold: czy pominięcie CV zawsze jest najlepszym wyborem? KKKK. Odpowiedź sugeruje, że modele wyuczone z krzyżową walidacją typu „pomijaj jeden” mają wyższą wariancję …
Tytuł komentarza w Nature Scientists przeciwko statystycznej istotności zaczyna się od: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane i ponad 800 sygnatariuszy wzywają do zlikwidowania wysuwanych roszczeń i odrzucenia możliwie kluczowych efektów. a później zawiera takie stwierdzenia jak: Ponownie nie opowiadamy się za zakazem wartości P, przedziałów ufności ani innych miar …
Jestem głównym ekonomistą / statkiem. Wiem, że ekonomiści próbowali zmodyfikować swoje założenia dotyczące ludzkiego zachowania i racjonalności, identyfikując sytuacje, w których ludzie nie zachowują się racjonalnie. Załóżmy na przykład, że oferuję 100% szansę na stratę w wysokości 1000 USD lub 50% szansę na stratę w wysokości 2500 USD , ludzie …
Wielokrotnie oczywiste jest, dlaczego preferuje się obiektywny estymator. Ale czy są jakieś okoliczności, w których moglibyśmy faktycznie preferować stronniczy estymator od obiektywnego?
Wyobrażam sobie, że im większy współczynnik dla zmiennej, tym większa zdolność modelu do „kołysania się” w tym wymiarze, co zapewnia większą możliwość dopasowania hałasu. Chociaż myślę, że mam rozsądne wyczucie związku między wariancją w modelu a dużymi współczynnikami, nie mam tak dobrego zrozumienia, dlaczego występują one w modelach z dopasowaniem. …
Często twierdzi się, że ładowanie początkowe może zapewnić oszacowanie błędu systematycznego w estymatorze. Jeśli jest szacunkiem dla niektórych statystyk, a są replikami ładowania początkowego (z ), to szacunek obciążenia początkowego szacunku wynosi co wydaje się niezwykle proste i potężne, do tego stopnia, że niepokoi. ~ T II∈{1,⋯,N}biyt≈1t^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 …
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych 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 …
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?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 -1.6217 -0.8971 …
Robię eksperyment liczbowy, który polega na próbkowaniu logarytmicznego rozkładu i próbuję oszacować momenty dwiema metodami:X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Patrząc na średnią próbnąXnXnX^n Oszacowanie i przy użyciu przykładowych środków dla , a następnie wykorzystując fakt, że dla rozkładu logarytmicznego mamy .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) Pytanie brzmi : Odkryłem eksperymentalnie, że druga …
Mam wątpliwości co do stronniczości estymatorów maksymalnego prawdopodobieństwa (ML). Matematyka całej koncepcji jest dla mnie dość jasna, ale nie mogę zrozumieć intuicyjnego uzasadnienia. Biorąc pod uwagę pewien zestaw danych, który zawiera próbki z rozkładu, który sam jest funkcją parametru, który chcemy oszacować, estymator ML daje wartość parametru, który najprawdopodobniej wygeneruje …
Analiza okresowa to analiza danych w jednym lub więcej punktach czasowych przed oficjalnym zamknięciem badania z zamiarem np. Ewentualnego wcześniejszego zakończenia badania. Według Piantadosi, S. ( Badania kliniczne - perspektywa metodologiczna ): „ Oszacowanie efektu leczenia będzie tendencyjne, gdy badanie zostanie zakończone na wczesnym etapie. Im wcześniej decyzja, tym większy …
Załóżmy, że próbuję oszacować dużą liczbę parametrów na podstawie danych wielowymiarowych, używając pewnego rodzaju regularnych oszacowań. Regularizator wprowadza pewne szacunki do szacunków, ale nadal może być dobrym kompromisem, ponieważ zmniejszenie wariancji powinno więcej niż zrekompensować. Problem pojawia się, gdy chcę oszacować przedziały ufności (np. Używając aproksymacji Laplace'a lub ładowania początkowego). …
Usiłuję uchwycić pojęcie uprzedzeń w kontekście analizy regresji liniowej. Jaka jest matematyczna definicja błędu? Co dokładnie jest stronnicze i dlaczego / jak? Obrazowy przykład?
Jeśli chodzi o żargon sieci neuronowej (y = waga * x + odchylenie), skąd mam wiedzieć, które zmienne są ważniejsze od innych? Mam sieć neuronową z 10 wejściami, 1 ukrytą warstwą z 20 węzłami i 1 warstwą wyjściową, która ma 1 węzeł. Nie jestem pewien, jak się dowiedzieć, które zmienne …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.