Pertanyaan yang diberi tag «bias»

Hastie et al. "Unsur Pembelajaran Statistik" (2009) mempertimbangkan proses menghasilkan data dengan dan .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)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Mereka menyajikan dekomposisi bias-varians berikut dari kesalahan perkiraan kuadrat yang diharapkan pada titik (hal. 223, rumus 7.9): …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

Asumsikan hubungan linier berikut: , di mana adalah variabel dependen, variabel independen tunggal dan istilah kesalahan.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iX i u iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Menurut Stock & Watson (Pengantar Ekonometrika; Bab 4 ), asumsi kuadrat terkecil ketiga adalah bahwa momen keempat dan adalah non-nol dan terbatas .u i …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Saya sedang mengerjakan pekerjaan rumah di Pohon Keputusan, dan salah satu pertanyaan yang harus saya jawab adalah "Mengapa estimator dibangun dari pohon yang bias, dan bagaimana mengantongi membantu mengurangi variansnya?". Sekarang, saya tahu bahwa model overfitted cenderung memiliki bias yang sangat rendah, karena mereka mencoba menyesuaikan semua poin data. Dan, …

9 cart  bias 

Dalam tulisan ini , ( Bayesian Inference untuk Variance Components Using Only Error Contrasts , Harville, 1974), penulis mengklaim untuk menjadi "terkenal hubungan ", untuk regresi linier mana y = X β( y- Xβ)′H- 1( y- Xβ) = ( y- Xβ^)′H- 1( y- Xβ^) + ( β- β^)′( X′H- 1X) …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

Buku Elemen Pembelajaran Statistik (tersedia dalam PDF online) membahas bias optimisim (7.21, halaman 229). Ini menyatakan bahwa bias optimisme adalah perbedaan antara kesalahan pelatihan dan kesalahan dalam sampel (kesalahan diamati jika kita sampel nilai-nilai hasil baru di masing-masing poin pelatihan asli) (per di bawah). Selanjutnya, ia menyatakan bias optimisme ini …

9 error  bias  validation 

Apakah ada metode untuk mengoreksi bias dalam model hazard proporsional Cox yang disebabkan oleh sampel yang dipilih secara tidak acak (seperti koreksi Heckman)? Latar belakang : Katakanlah situasinya terlihat sebagai berikut: - Selama dua tahun pertama semua klien diterima. - Setelah dua tahun model Cox PH dibangun. Model memprediksi berapa …

9 bias  cox-model 

Saya membaca pembelajaran yang mendalam oleh Ian Goodfellow et al. Ini memperkenalkan bias sebagai B i a s ( θ ) = E(θ^) - θBsayaSebuahs(θ)=E(θ^)-θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta dimana θ^θ^\hat\theta dan θθ\theta masing-masing adalah taksiran parameter dan parameter nyata yang mendasarinya. Konsistensi, di sisi lain, ditentukan oleh l i mm → ∞θ^m= θlsayamm→∞θ^m=θ\mathrm{lim}_{m\to\infty}\hat\theta_m=\theta …

9 estimation  bias  unbiased-estimator  consistency 

Saya mengalami sedikit kebingungan. Saya sedang membaca makalah ini di mana dijelaskan bahwa teknik mengantongi sangat mengurangi varians dan hanya sedikit meningkatkan bias. Saya tidak mengerti mengapa mengurangi varians. Saya tahu perbedaan dan biasnya. Bias adalah ketidakmampuan model untuk mempelajari data. Varians adalah sesuatu yang mirip dengan overfitting. Saya hanya …

9 variance  bias  bagging 

Apakah ada perbedaan di antara persyaratan berikut atau mereka sama? Bias Bias sistematik Kesalahan sistematis Jika ada beberapa perbedaan, mohon jelaskan. Bisakah kesalahan ini dikurangi ketika seseorang menambah ukuran sampel? UPDATE: Bidang minat saya adalah inferensi statistik. Maksud saya mengatakan bahwa bagaimana kita membedakan istilah ini sebagai ahli statistik.

9 measurement-error  bias 

Misalkan kita mengamati data dan ingin mencocokkan model regresi untuk . Sayangnya, kadang-kadang diukur dengan kesalahan yang rata-rata bukan nol.Y,XY,XY, XE[Y|X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]YYY Biarkan menunjukkan apakah diukur dengan kesalahan rata-rata nol klasik atau kesalahan bukan-rata. Kami ingin memperkirakan . Sayangnya, Z umumnya tidak diamati, dan \ mathbf {E} [Y \, …

8 regression  bias  measurement-error  weighted-regression 

Apakah yang berikut ini benar? Bias rendah = varians tinggi Bias tinggi = varians rendah Saya mengerti bias tinggi dan rendah tetapi lalu bagaimana perbedaannya? Atau sinonim di atas?

8 machine-learning  neural-networks  variance  sampling  bias 

Apakah Anda tahu referensi atau nama untuk cara berikut untuk menyelidiki apakah teknik pemodelan yang kompleks TTT Apakah bias? Menerapkan TTTke kumpulan data asli. Ukur kinerjanya (mis. R-kuadrat dalam pengaturan regresi). Secara acak mengubah variabel respons untuk mendapatkan kumpulan data baru. MenerapkanTTT dan mengukur kinerjanya P′P′P'. [Jika pengamatannya tergantung, langkah …

8 terminology  bias  validation  permutation-test 

Dalam Applied Predictive Modelling oleh Kuhn dan Johnson penulis menulis: Akhirnya, pohon-pohon ini menderita bias seleksi: prediktor dengan jumlah nilai berbeda yang lebih tinggi lebih disukai daripada prediktor lebih granular (Loh dan Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010). Loh dan Shih (1997) mengatakan bahwa “Bahaya terjadi ketika kumpulan …

8 cart  bias 

Perlakuan buku teks biasa penyesuaian untuk variabel berlebihan di OLS menyatakan bahwa estimator masih tidak bias, tetapi mungkin memiliki varians yang lebih besar (lihat, misalnya, Greene, Analisis Ekonometrik, edisi ke-7, hal. 58). Suatu hari saya menemukan pengobatan Judea Pearl dari Simpson's Paradox dan halaman web yang bagus yang mensimulasikan bagaimana …

8 least-squares  bias  causality  simpsons-paradox 

Saya telah membaca bahwa validasi silang leave-one-out memberikan perkiraan yang relatif tidak bias tentang kinerja generalisasi yang sebenarnya (misalnya di sini ) dan bahwa ini adalah properti yang menguntungkan dari CV leave-one-out. Namun, saya tidak melihat bagaimana ini mengikuti dari properti CV cuti satu. Mengapa bias penaksir ini rendah jika …

8 cross-validation  model-selection  bias