Là thiên vị là một tài sản của người ước tính, hoặc ước tính cụ thể?

10

Lấy ví dụ, tôi thường bắt gặp những sinh viên biết rằng Observed là một công cụ ước tính sai lệch của Dân số . Sau đó, khi viết báo cáo của họ, họ nói những điều như: $R^2$ $R^2$

"Tôi tính quan sát được và điều chỉnh , và họ khá giống nhau, cho thấy chỉ một lượng nhỏ thiên vị trong quan sát giá trị chúng ta thu được." $R^2$ $R^2$ $R^2$

Tôi hiểu điều đó nói chung khi chúng ta nói về sự thiên vị, chúng ta thường nói về các thuộc tính của công cụ ước tính hơn là ước tính cụ thể. Tuy nhiên, là tuyên bố được trích dẫn ở trên sử dụng sai thuật ngữ, hoặc nó có ổn không?

— user1205901 - Phục hồi Monica
nguồn

1

Như thường theo quy định tại văn bản số liệu thống kê toán học, thiên vị (

) là một tài sản của ước lượng, không dự toán cụ thể. Nhưng, thiên vị cũng có ý nghĩa của nó từ việc sử dụng thông tục, và đó có thể là những gì các sinh viên có nghĩa trong trường hợp thứ hai. Tôi nghĩ những gì các sinh viên đang nói trong cuộc tranh luận của họ là dễ hiểu và thú vị, cho thấy rằng họ thực sự nghĩ về bản thân họ, và không chỉ là một số văn bản! Vì vậy, bạn nên coi đó là một cơ hội, không chỉ đơn giản là đánh dấu là "lỗi" và hỏi "đây có phải là lý lẽ thú vị TRUE không? Điều đó sẽ xảy ra

= E (\hat{β} - β)

$=\text{E}(\hat{\beta} - \beta)$

— kjetil b halvorsen

.... làm cho một câu hỏi hay ở đây!

— kjetil b halvorsen

1

Tôi đoán mối quan tâm của tôi là có một lịch sử khá dài trong thống kê về những người trộn lẫn các thuật ngữ kỹ thuật (ví dụ: "sự tự tin") với các đối tác phi kỹ thuật của họ. Tôi đồng ý rằng dòng lập luận tôi đang đọc nghe có vẻ khá hợp lý, đặc biệt vì xu hướng đưa ra các ước tính sai lệch là thuộc tính xác định của các công cụ ước tính sai lệch.

— user1205901 - Phục hồi Monica

8

Trong thống kê, thiên vị rõ ràng là một tài sản của người ước tính.

Tôi chia sẻ quan sát của bạn rằng sự thiên vị thường được áp dụng không chính xác cho các ước tính. Ví dụ của bạn có vẻ khá ngây thơ về vấn đề đó, bởi vì một người hướng dẫn có ý nghĩa tốt có thể lập luận rằng các sinh viên của bạn cho rằng sai số của các ước tính quá nhỏ đến mức không thể đánh đồng ước tính với người ước tính.

Một ví dụ cực đoan hơn sẽ là việc sử dụng từ "bias" cho lỗi của một ước tính cụ thể, như trong: chúng tôi biết giá trị thực là 5, nhưng ước tính của chúng tôi bị sai lệch lên. Tôi cảm thấy đây thực sự là một sự lạm dụng thuật ngữ cuối cùng sẽ dẫn đến sự nhầm lẫn, và do đó người ta nên đánh dấu nó là không phù hợp.

— Florian Hartig
nguồn

Nếu không thiên vị, thì bạn sẽ gọi nó là gì khi chúng tôi (bằng cách nào đó) biết rằng con số ước tính là sai?

— Repmat

4

Lỗi en.wikipedia.org/wiki/Estimator#Error

— Florian Hartig

3

p = 2 / π

$p=2/\pi$

p

$p$

n

$n$

p

$p$

— whuber

6

Xu hướng là tài sản của một người ước tính.

Một công cụ ước tính tự nó là một biến ngẫu nhiên và có phân phối (với giá trị trung bình và phương sai). Khi một công cụ ước tính có giá trị mong đợi bằng với giá trị thật, không xác định mà nó đang cố ước tính, chúng tôi nói rằng công cụ ước tính là không thiên vị.

$R^2$

— TrynnaDoStat
nguồn

2

Vâng, vâng, nhưng câu hỏi thú vị, ngụ ý, dường như là: Nếu, trên cùng một mô hình & dữ liệu, một ước lượng không thiên vị và một ước lượng sai lệch khác, rất gần nhau, liệu có thể đưa ra kết luận nào không? cái nào

— kjetil b halvorsen