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...
Как вы интерпретируете коэффициент обратного отношения Миллса (лямбда) в двухшаговой модели Хекмана
В настоящее время я работаю над метаанализом, для которого мне нужно проанализировать множественные величины эффекта, вложенные в образцы. Я неравнодушен к методу трехуровневого метаанализа Cheung (2014) к метаанализу зависимых величин эффекта, в отличие от некоторых других возможных стратегий...
Я сделал начальную загрузку со смешанной моделью (несколько переменных с взаимодействием и одна случайная величина). Я получил этот результат (только частичный): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original...
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...
Предположим следующую линейную зависимость: , где - зависимая переменная, - одна независимая переменная, а - термин ошибки.Y i X i u iYi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Согласно Stock & Watson (Введение в эконометрику; глава 4 ), третье...
Hastie et al. «Элементы статистического обучения» (2009) рассматривают процесс генерирования данных с E ( ε ) = 0 и Var ( ε ) = σ 2 ε .Y= ф( Х) + 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} Они представляют...
Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Несмотря на важные, но отвратительные попытки отдельных людей «разобраться»...
Я делаю домашнюю работу по деревьям принятия решений, и один из вопросов, на которые я должен ответить, это «Почему оценки построены из предвзятых деревьев, и как мешки помогают уменьшить их дисперсию?». Теперь я знаю, что переоснащенные модели, как правило, имеют очень низкий уклон, потому что они...
В данной работе , ( байесовский вывод для Компоненты дисперсии , используя только Error Контрастов , Харвилл, 1974), автор утверждает ( у- Хβ)'ЧАС- 1( у- Хβ) = ( у- Хβ^)'ЧАС- 1( у- Хβ^) + ( β- β^)'( Х'ЧАС- 1Икс) ( β- β^)(Y-Иксβ)'ЧАС-1(Y-Иксβ)знак...
Я провожу многоуровневый метаанализ, который включает несколько статей с несколькими результатами. Поэтому я использую rma.mv()функцию. Пример кода: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) У меня есть два вопроса: Я прочитал в предыдущем запросе , что при использовании rma.mv(),...
В книге «Элементы статистического обучения» (доступно в формате PDF онлайн) обсуждается предвзятость (7.21, стр. 229). В нем говорится, что смещение оптимизма - это разница между ошибкой обучения и ошибкой в выборке (ошибка наблюдается, если мы выбираем новые значения результатов в каждой из...
Существуют ли методы для исправления смещения в модели пропорционального риска Кокса, вызванного неслучайно выбранной выборкой (что-то вроде коррекции Хекмана)? Справочная информация : Допустим, ситуация выглядит следующим образом: - В течение первых двух лет все клиенты принимаются. - После этих...