Регрессия yyy на xxx не должна быть причинной, если есть пропущенные переменные, которые влияют как на xxx и на yyy . Но если не для пропущенных переменных и ошибки измерения, является ли регрессия причиной? То есть, если каждая возможная переменная включена в...
Я представил опрос для образца художников. Один из вопросов состоял в том, чтобы указать процентную долю дохода, полученную от: художественной деятельности, государственной поддержки, частной пенсии, деятельности, не связанной с искусством. Около 65% респондентов ответили так, что сумма процентов...
В разделе 3.2 Бишопа «Распознавание образов и машинное обучение» он обсуждает разложение смещения дисперсии, утверждая, что для квадрата функции потерь ожидаемая потеря может быть разложена на квадрат смещения (который описывает, насколько средние прогнозы далеки от истинных модель), дисперсионный...
В « Статистических методах в атмосферных науках» Дэниел Уилкс отмечает, что множественная линейная регрессия может привести к проблемам, если между предикторами существуют очень сильные корреляции (3-е издание, стр. 559-560): Патология, которая может возникнуть при множественной линейной регрессии,...
Означает ли каждый другой? Если нет, то подразумевает ли одно другое? Почему, почему нет? Эта проблема возникла в ответ на комментарий к ответу, который я разместил здесь . Хотя поиск по релевантным терминам в Google не дал ничего, что казалось бы особенно полезным, я заметил ответ на...
Я создал эту кривую обучения, и я хочу знать, страдает ли моя модель SVM смещением или дисперсией? Как я могу сделать вывод из этого графика?
Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 4 года назад . Я видел много мест, где у них есть наборы данных ввода / вывода, где они сначала...
Недавно я задал вопрос, пытаясь найти математическую интерпретацию / интуицию за элементарным уравнением, касающимся среднего значения выборки и дисперсии: , геометрическое или иное.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Но теперь мне интересно узнать внешне похожее...
Мне известен тест «Сброс Рамси», который может обнаружить нелинейные зависимости. Однако, если вы просто выбрасываете один из коэффициентов регрессии (просто линейные зависимости), вы можете получить смещение в зависимости от корреляций. Это явно не обнаружено тестом сброса. Я не нашел тест для...
Уже давно известно, что самый молодой возраст, когда шахматистам удавалось претендовать на звание гроссмейстера, значительно уменьшился с 1950-х годов, и в настоящее время почти 30 игроков стали гроссмейстерами до своего 15-летия . Однако на бирже шахматных стеков возникает вопрос: каков средний...
Я пытаюсь понять, почему OLS дает необъективную оценку процесса AR (1). Рассмотрим В этой модели строгая экзогенность нарушается, т. е. и коррелируют, а и не коррелированы. Но если это правда, то почему следующий простой вывод не выполняется? утεтут-1εтPlim...
Я только что узнал о концепции начальной загрузки, и возникла наивная проблема: если мы всегда можем генерировать многочисленные примеры начальной загрузки наших данных, зачем вообще пытаться получить больше «реальных» данных? Я думаю, что у меня есть объяснение, пожалуйста, скажите мне, если я...
Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи...
Мне интересно, как инструментальная переменная решает проблему смещения выбора в регрессии. Вот пример, который я пережевываю: В « Эконометрии в основном безвредных» авторы обсуждают регрессию IV, касающуюся военной службы и доходов в более позднем возрасте. Вопрос в том, увеличивает ли служба в...
Это похоже на Bootstrap: оценка находится вне доверительного интервала У меня есть некоторые данные, которые представляют количество генотипов в популяции. Я хочу оценить генетическое разнообразие, используя индекс Шеннона, а также создать доверительный интервал с помощью начальной загрузки. Я...
Если мы рассмотрим полноценное дерево решений (т.е. дерево необрезанных решений), оно имеет высокую дисперсию и низкое смещение. Мешки и случайные леса используют эти модели высокой дисперсии и агрегируют их, чтобы уменьшить дисперсию и, таким образом, повысить точность прогнозирования. И Мешки, и...
Перед отправкой моего метаанализа я хочу создать воронкообразный график для проверки на неоднородность и смещение публикаций. У меня есть объединенный размер эффекта и размеры эффекта от каждого исследования, которые принимают значения от -1 до +1. У меня есть размеры выборки n1, n2 для пациентов и...
Предположим, что является объективной оценкой для . Тогда, конечно, . ; & thetasE[ & thetas ; |thetas]=thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Как можно объяснить это непрофессионалу? В прошлом я говорил, что если вы усредняете набор...
Насколько я понимаю, k-кратная оценка перекрестной проверки ошибки теста обычно недооценивает фактическую ошибку теста. Я запутался, почему это так. Я понимаю, почему ошибка обучения обычно меньше, чем ошибка теста - потому что вы тренируете модель на тех же данных, на которых вы оцениваете ошибку!...
Я хотел бы понять несколько фактов о максимальных вероятностных оценках (MLE) для логистических регрессий. Правда ли, что в целом MLE для логистической регрессии является предвзятой? Я бы сказал "да". Я знаю, например, что размер выборки связан с асимптотическим смещением MLE. Знаете ли вы...