Pertanyaan yang diberi tag «risk»

Pernyataan Satu (S1): "Satu dari 80 kematian disebabkan oleh kecelakaan mobil." Pernyataan Dua (S2): "Satu dari 80 orang meninggal akibat kecelakaan mobil." Sekarang, saya pribadi tidak melihat banyak perbedaan sama sekali antara kedua pernyataan ini. Saat menulis, saya akan menganggapnya dapat dipertukarkan dengan audiens awam. Namun, saya ditantang oleh dua …

56 interpretation  risk 

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Misalkan menunjukkan risiko Bayes dari estimator terhadap sebelumnya , misalkan menunjukkan himpunan semua prior pada ruang parameter , dan biarkan menunjukkan himpunan semua aturan keputusan (mungkin acak).δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta Interpretasi statistik dari ketimpangan minimal John von Neumann menyatakan bahwa supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ),supπ∈Πinfδ∈Δr(π,δ)≤infδ∈Δsupπ∈Πr(π,δ), \sup_{\pi\in\Pi} \inf_{\delta\in\Delta} r(\pi, \delta) \leq \inf_{\delta\in\Delta}\sup_{\pi\in\Pi} r(\pi, …

12 bayesian  decision-theory  risk 

Oke - pesan asli saya gagal mendapat respons; jadi, izinkan saya mengajukan pertanyaan yang berbeda. Saya akan mulai dengan menjelaskan pemahaman saya tentang estimasi dari perspektif teori keputusan. Saya tidak memiliki pelatihan formal dan tidak akan mengejutkan saya jika pemikiran saya cacat dalam beberapa cara. Misalkan kita memiliki beberapa fungsi …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk