통계 및 빅 데이터 bias

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다중 선형 회귀 분석에서 편견없는 추정치를 얻는 데 관심이 있습니다.R2R2R^2 생각해 볼 때, 편견없는 추정치 가 일치하려고 하는 두 가지 다른 값을 생각할 수 있습니다.R2R2R^2 샘플 중 :R2R2R^2 회귀 방정식은 샘플로부터 얻어진 경우에 획득 될 것이다 R 제곱 ) 시료의 외부에 데이터의 무한한 양이지만 동일한 데이터 생성 프로세스에서 적용되었다.β^β^\hat{\beta} 모집단 …

14 estimation multiple-regression r-squared bias

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신경망에서 바이어스 단위에 대한 정규화 용어 없음

딥 러닝 에 대한 이 튜토리얼에 따르면 , 체중 감량 (레귤레이션)은 일반적으로 왜 바이어스 용어에 적용되지 않습니까? 배후의 의미 (직관)는 무엇입니까?

14 machine-learning neural-networks bias regularization

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일관되고 무증상의 편견의 차이점에 대한 직관적 인 이해

나는 일관성 있고 무증상이라는 용어 사이의 차이점과 실제적인 차이에 대해 직관적 인 이해와 느낌을 얻으려고 노력하고 있습니다. 나는 그들의 수학적 / 통계적 정의를 알고 있지만 직관적 인 것을 찾고 있습니다. 나에게 그들의 개별 정의를 보면 거의 같은 것 같습니다. 나는 그 차이가 미묘해야한다는 것을 알고 있지만 나는 그것을 보지 못한다. …

14 bias convergence unbiased-estimator asymptotics intuition

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비논리적 설문 응답을 처리하는 방법

샘플 아티스트에게 설문 조사를 제출했습니다. 질문 중 하나는 예술 활동, 정부 지원, 개인 연금, 예술과 관련이없는 활동에 의해 도출 된 소득의 백분율을 나타내는 것이었다. 개인의 약 65 %가 백분율의 합이 100이라고 대답했습니다. 다른 사람은 그렇지 않습니다. 예를 들어, 자신의 예술 활동으로 인해 수입의 70 %와 소득 정부에서 60 %가 대답 …

13 survey bias

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생략 된 변수가없는 경우 회귀 원인이 있습니까?

중 회귀 와이yy 에서 엑스xx 모두 영향 변수가 생략 된 경우 원인이 될 필요는 없다 엑스xx 및 와이yy . 그러나 생략 된 변수와 측정 오류가 아닌 경우 회귀 원인이 있습니까? 즉, 가능한 모든 변수가 회귀에 포함되어 있습니까?

13 regression bias causality

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로그 정규 분포에서 산술 평균이 분포 평균보다 작은 이유는 무엇입니까?

그래서 로그 정규 분포 확률 변수 생성하는 무작위 프로세스가 있습니다. 해당 확률 밀도 함수는 다음과 같습니다.엑스XX 나는 원래 분포의 몇 순간의 분포 를 추정하고 싶었습니다 . 첫 번째 순간, 산술 평균이라고합시다. 그렇게하기 위해 10000 번의 랜덤 변수를 10000 번 그려서 산술 평균의 10000 추정치를 계산할 수있었습니다. 그 평균을 추정하는 두 …

13 estimation bias fitting lognormal moments

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바이어스-분산 분해

주교의 패턴 인식 및 기계 학습의 3.2 절 에서, 제곱 손실 함수에 대해 예상 손실이 제곱 바이어스 항으로 분해 될 수 있음을 나타내는 바이어스-분산 분해에 대해 설명합니다 (평균 예측이 실제로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지 설명 함). 모델), 분산 항 (평균 주변 예측의 확산을 설명) 및 잡음 항 (데이터의 고유 잡음을 …

13 self-study variance bias regularization loss-functions

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Daniel Wilks (2011)는 왜 주요 구성 요소 회귀 분석이 "편향 될 것"이라고 말합니까?

에서 대기 과학 통계 방법 예측 인자 중 매우 강한 intercorrelations (제 3 판, 페이지 559-560)이있는 경우, 다니엘 윌크스 노트는 다중 선형 회귀 분석 문제가 발생할 수 : 다중 선형 회귀 분석에서 발생할 수있는 병리학은 강력한 상호 상관 관계가있는 예측 변수 세트가 불안정한 회귀 관계 계산을 초래할 수 있다는 것입니다. …

13 regression pca bias

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근 평균 제곱 오차 및 평균 바이어스 편차에 대한 개념적 이해

RMSE (root Mean Squared Error) 및 MBD (Mean Bias Deviation)에 대한 개념적인 이해를 원합니다. 필자의 데이터 비교를 위해 이러한 측정 값을 계산 한 결과, RMSE가 높고 (예 : 100kg) MBD가 낮다는 (예 : 1 % 미만) 나는 종종 당황했습니다. 더 구체적으로, 나는 이러한 측정의 수학을 열거하고 논의하는 참조 (온라인이 아닌)를 …

13 standard-deviation bias

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표본이 센서스보다 더 정확하다고 주장하는 이유는 무엇입니까?

샘플링 과정을 배울 때 다음 두 가지 진술을 충족시킵니다. 1) 샘플링 오류는 대부분 가변성, 비 샘플링 오류는 편차를 유발합니다. 2) 비 샘플링 오차로 인해 샘플이 종종 CENSUS보다 정확합니다. 나는이 두 진술을 이해하는 방법을 모른다. 이 두 문장을 얻는 기본 논리는 무엇입니까?

13 estimation sampling survey bias

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최적의 샘플 크기에 도달하기 전에 A / B 테스트를 중지하는 것이 왜 잘못입니까?

회사에서 A / B 테스트 결과 (웹 사이트 변형으로 실행)를 발표 할 책임이 있습니다. 우리는 한 달 동안 테스트를 실행하고 우리가 의미에 도달 (또는 의미가 오랜 시간 동안 테스트를 실행 한 후 도달하지 않은 경우 포기) 할 때까지, 지금 알아내는하고 뭔가가있다 일정한 간격의 p 값을 확인 잘못된 관행 . 나는 …

13 hypothesis-testing statistical-significance bias ab-test optimal-stopping

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바이어스 부트 스트랩 : CI를 관측 된 통계를 중심으로해도 괜찮습니까?

이것은 부트 스트랩 과 유사합니다 : 추정이 신뢰 구간을 벗어났습니다. 인구의 유전자형 수를 나타내는 데이터가 있습니다. Shannon의 지수를 사용하여 유전 다양성을 추정하고 부트 스트랩을 사용하여 신뢰 구간을 생성하고 싶습니다. 그러나 부트 스트랩을 통한 추정치가 극도로 치우친 경향이 있으며 관찰 된 통계 범위를 벗어난 신뢰 구간을 초래한다는 것을 알았습니다. 아래는 예입니다. …

13 r confidence-interval bootstrap bias diversity

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SVM 모델의 학습 곡선이 편향 또는 분산으로 고통 받는지 어떻게 알 수 있습니까?

이 학습 곡선을 만들었고 내 SVM 모델이 바이어스 또는 분산으로 고통 받고 있는지 알고 싶습니다. 이 그래프에서 어떻게 결론을 내릴 수 있습니까?

12 machine-learning svm bias train

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편향 보정이란 무엇입니까? [닫은]

폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 3 년 전 . 나는 입 / 출력 데이터 세트가있는 곳을 처음 보았습니다. 처음에는 선형 회귀 선을 만들고 바이어스를 수정 …

12 bias bias-correction

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바이어스-분산 방정식의 수학적 직관

I는 최근 질문 질문 : 표본 평균과 분산을 관련된 기본 방정식 뒤에 수학적 해석 / 직관 추구 , 형상 또는 그렇지.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 그러나 이제는 표면적으로 유사한 바이어스-분산 트레이드 오프 방정식에 대해 궁금합니다. MSE ( θ)^) = E[ ( θ^− θ )2]==이자형[ ( θ^− E[ θ^] )2] + …

12 variance bias

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