Câu hỏi được gắn thẻ «bias»

Hastie và cộng sự. "Các yếu tố của học thống kê" (2009) xem xét quá trình tạo dữ liệu với và .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY= f( X) + ΕY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) = …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

Giả sử mối quan hệ tuyến tính sau: , trong đó là biến phụ thuộc, một biến độc lập duy nhất và là thuật ngữ lỗi.Y i X i u iYTôi= β0+ β1XTôi+ bạnTôiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYTôiYiY_iXTôiXiX_ibạnTôiuiu_i Theo Stock & Watson (Giới thiệu về Kinh tế …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Tôi đang làm bài tập về Cây quyết định và một trong những câu hỏi tôi phải trả lời là "Tại sao các công cụ ước tính được xây dựng từ cây bị sai lệch, và cách đóng bao giúp giảm phương sai của chúng?". Bây giờ, tôi biết rằng …

9 cart  bias 

Trong bài báo này , ( Suy luận Bayes cho các thành phần phương sai chỉ sử dụng tương phản lỗi , Harville, 1974), tác giả tuyên bố là một "nổi tiếng mối quan hệ ", đối với hồi quy tuyến tính trong đó (y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y-Xβ)'H-1(y-Xβ)= =(y-Xβ^)'H-1(y-Xβ^)+(β-β^)'(X'H-1X)(β-β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta)y=Xβ+ϵ,y= =Xβ+ε,y=X\beta+\epsilon,ϵ∼N(0,H).ε~N(0,H).\epsilon\sim\mathcal{N}(0, H). Làm thế …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

Cuốn sách Các yếu tố của học thống kê (có sẵn trong PDF trực tuyến) thảo luận về xu hướng tối ưu (7.21, trang 229). Nó nói rằng độ lệch lạc quan là sự khác biệt giữa lỗi huấn luyện và lỗi trong mẫu (lỗi được quan sát nếu chúng …

9 error  bias  validation 

Có phương pháp nào để điều chỉnh sai lệch trong mô hình nguy cơ theo tỷ lệ Cox gây ra bởi mẫu không được chọn ngẫu nhiên (một cái gì đó giống như hiệu chỉnh của Heckman) không? Bối cảnh : Hãy nói rằng tình huống có vẻ như sau: …

9 bias  cox-model 

Tôi đang đọc bài học sâu của Ian Goodfellow et al. Nó giới thiệu thiên vị vì trong đó và là tham số ước tính và tham số thực bên dưới.B i a s ( θ ) = E( θ^) - θBTôimộtS(θ)= =E(θ^)-θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\thetaθ θθ^θ^\hat\thetaθθ\theta Mặt khác, tính nhất quán được …

9 estimation  bias  unbiased-estimator  consistency 

Tôi có một chút nhầm lẫn. Tôi đã đọc bài báo này, nơi nó giải thích rằng kỹ thuật đóng bao làm giảm đáng kể phương sai và chỉ làm tăng nhẹ độ lệch. Tôi đã không nhận được nó làm thế nào nó làm giảm phương sai. Tôi biết …

9 variance  bias  bagging 

Có sự khác biệt nào giữa các điều khoản sau đây hay chúng giống nhau không? Thiên kiến Sai lệch hệ thống Lỗi hệ thống Nếu có tồn tại một số khác biệt sau đó, xin vui lòng giải thích chúng. Những lỗi này có thể được giảm khi tăng …

9 measurement-error  bias 

Giả sử chúng ta quan sát dữ liệu và muốn điều chỉnh mô hình hồi quy cho . Thật không may, đôi khi được đo bằng các lỗi có ý nghĩa khác không.Y,XY,XY, XE[Y|X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]YYY Đặt cho biết liệu có được đo bằng các lỗi trung bình không cổ …

8 regression  bias  measurement-error  weighted-regression 

Điều sau đây có đúng không? độ lệch thấp = phương sai cao độ lệch cao = phương sai thấp Tôi hiểu độ lệch cao và thấp nhưng sau đó phương sai khác nhau như thế nào? Hay là những từ đồng nghĩa ở trên?

8 machine-learning  neural-networks  variance  sampling  bias 

Bạn có biết một tham chiếu hoặc tên cho cách sau đây để điều tra nếu một kỹ thuật mô hình phức tạp bị sai lệch?TTT Áp dụng cho tập dữ liệu gốc. Đo hiệu suất của nó (ví dụ R bình phương trong cài đặt hồi quy).TTT Ngẫu nhiên …

8 terminology  bias  validation  permutation-test 

Trong mô hình dự đoán ứng dụng của Kuhn và Johnson, các tác giả viết: Cuối cùng, những cây này bị sai lệch lựa chọn: các yếu tố dự đoán có số lượng giá trị riêng biệt cao hơn được ưa chuộng hơn các yếu tố dự đoán chi tiết …

8 cart  bias 

Cách xử lý sách giáo khoa thông thường về việc điều chỉnh các biến không cần thiết trong OLS nói rằng công cụ ước tính vẫn không thiên vị, nhưng có thể có phương sai lớn hơn (xem, ví dụ, Greene, Phân tích kinh tế lượng, lần thứ 7, trang …

8 least-squares  bias  causality  simpsons-paradox 

Tôi đã đọc được rằng xác thực chéo một lần cung cấp một ước tính không thiên vị tương đối về hiệu suất khái quát hóa thực sự (ví dụ ở đây ) và đây là một đặc tính có lợi của CV rời khỏi. Tuy nhiên, tôi không thấy …

8 cross-validation  model-selection  bias