«bias» 태그된 질문

서로를 의미합니까? 그렇지 않다면, 하나는 다른 것을 의미합니까? 왜 안돼? 이 문제는 내가 여기에 게시 한 답변에 대한 의견에 대한 답변으로 제기되었습니다 . Google에서 관련 용어를 검색해도 특히 유용한 것 같지는 않지만 수학 스택 교환에 대한 답변 을 발견했습니다. 그러나이 질문이이 사이트에도 적합하다고 생각했습니다. 주석을 읽은 후 편집 math.stackexchange 답변과 …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

체스 플레이어가 그랜드 마스터 타이틀을 획득 할 수있는 막내 나이가 1950 년대 이래로 상당히 감소한 것으로 알려져 있으며, 현재 15 세 생일 전에 그랜드 마스터가 된 사람은 거의 30 명입니다 . 그러나 Chess Stack Exchange에 질문 이 있는데, 그랜드 마스터가되기위한 평균 연령은 얼마입니까? . 어떤 사람은 자신이 그랜드 마스터의 6 …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

Bayes 추정기는 선택 바이어스에 면역성이 있습니까? 전체 게놈 서열 데이터와 같은 높은 차원의 추정에 대해 논의하는 대부분의 논문은 종종 선택 편향 문제를 제기합니다. 선택 편견은 수천 개의 잠재적 예측 변수가 있지만 선택되는 소수는 거의 없으며 선택된 소수에 대해서는 추론이 수행된다는 사실에서 비롯됩니다. 따라서 프로세스는 두 단계로 진행됩니다. (1) 예측 변수의 …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

도구 변수가 회귀에서 선택 바이어스를 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 내가 씹고있는 예는 다음과 같습니다. 대부분 무해한 계량 경제학 에서 저자들은 병역과 후기 소득에 관한 IV 회귀에 대해 논의합니다. 문제는 "군 복무는 미래의 수입을 늘리거나 줄입니까?"입니다. 그들은 베트남 전쟁의 맥락에서이 질문을 조사합니다. 나는 군복 무를 무작위로 배정 할 수 없으며 이것이 인과 …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

비선형 종속성을 감지 할 수있는 Ramsey Reset 테스트를 알고 있습니다. 그러나 회귀 계수 중 하나 (단순한 선형 종속성) 만 버리는 경우 상관 관계에 따라 편차가 발생할 수 있습니다. 이것은 재설정 테스트에 의해 감지되지 않습니다. 이 경우에 대한 테스트를 찾지 못했지만이 명령문은 "잠재적 인 생략 가능한 변수를 포함하지 않으면 OVB를 테스트 …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

완전히 성장한 의사 결정 트리 (즉, 정리되지 않은 의사 결정 트리)를 고려하면 분산이 높고 편차가 적습니다. 배깅 및 랜덤 포레스트는 분산을 줄이고 예측 정확도를 높이기 위해 이러한 높은 분산 모델을 사용하고 집계합니다. 배깅 및 랜덤 포레스트는 모두 부트 스트랩 샘플링을 사용하며 "통계 학습 요소"에 설명 된대로 단일 트리에서 편향을 증가시킵니다. …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

부트 스트랩 개념에 대해 방금 배웠으며, 데이터의 많은 부트 스트랩 샘플을 항상 생성 할 수 있다면 더 많은 "실제"데이터를 얻는 것이 귀찮은 이유는 무엇입니까? 설명이 있다고 생각합니다. 정확한지 알려주십시오. 부트 스트래핑 프로세스는 분산을 줄인다고 생각합니다.하지만 원래 데이터 세트가 BIASED 인 경우 복제본의 수에 관계없이 낮은 분산과 높은 바이어스에 갇힌 것보다 …

11 variance  bootstrap  bias 

OLS가 AR (1) 프로세스의 바이어스 추정기를 제공하는 이유를 이해하려고합니다. 고려 이 모델에서는 엄격한 외 생성이 위반됩니다. 즉, 와 는 상관되지만 과 는 상관되지 않습니다. 그러나 이것이 사실이라면 왜 다음과 같은 간단한 파생이 이루어지지 않습니까? 와이티ϵ티= α + β와이t - 1+ϵ티,∼I I D엔( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

가정 에 대한 편견 추정이다 . 물론 입니다. θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta 이것을 평신도에게 어떻게 설명합니까? 당신의 값의 무리 평균 경우 과거에는 내가 말한 것은 샘플 크기가 커질수록, 당신의 더 나은 근사 얻을, . θθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta 나에게 이것은 문제가있다. 나는 내가 실제로 여기에 설명하고있어되는이 현상이라고 생각 점근 적으로 …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

테스트 오류의 k- 폴드 교차 검증 추정치가 일반적으로 실제 테스트 오류를 ​​과소 평가한다는 것을 이해합니다. 이것이 왜 그런지 혼란 스럽습니다. 학습 오류가 일반적으로 테스트 오류보다 낮은 이유를 알 수 있습니다. 오류를 추정하는 것과 동일한 데이터로 모델을 학습하기 때문입니다! 그러나 교차 검증의 경우에는 해당되지 않습니다. 오류를 측정하는 부분은 훈련 과정에서 제외됩니다. …

10 cross-validation  bias 

예를 들어, Observed 가 인구의 편향 ​​추정기 라는 것을 알고있는 학생들이 종종 있습니다 . 그런 다음 보고서를 작성할 때 다음과 같이 말합니다.R 2아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2 "Observed 와 Adjusted 계산 했는데, 그것들이 매우 비슷해서 우리가 얻은 Observed 값 에서 약간의 편향만을 나타냅니다 ."R 2 R 2아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2 나는 일반적으로 …

10 mathematical-statistics  terminology  bias  estimators 

혼합 모델 (상호 작용과 무작위 변수가있는 여러 변수)로 부트 스트랩을 수행했습니다. 이 결과를 얻었습니다 (일부 만 해당). > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 5.328387e-01 t3* 8.105422e+01 2.368599e+00 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

알았어요. 제 원래의 메시지는 응답을 이끌어 내지 못했습니다. 질문을 다르게하겠습니다. 나는 결정 이론적 관점에서 추정에 대한 나의 이해를 설명하는 것으로 시작할 것이다. 나는 공식적인 훈련이 없으며 어떤 식 으로든 내 생각에 결함이 있다고해도 놀라지 않을 것입니다. 손실 함수 가 있다고 가정 합니다. 예상되는 손실은 (자주적인) 위험입니다.L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))L(\theta,\hat\theta(x)) R(θ,θ^(x))=∫L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))dx,R(θ,θ^(x))=∫L(θ,θ^(x))L(θ,θ^(x))dx,R(\theta,\hat\theta(x))=\int L(\theta,\hat\theta(x))\mathcal{L}(\theta,\hat\theta(x))dx, 여기서 는 …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

로지스틱 회귀 분석에 대한 최대 가능성 추정기 (MLE)에 대한 몇 가지 사실을 알고 싶습니다. 일반적으로 로지스틱 회귀에 대한 MLE이 편향되어 있다는 것이 사실입니까? 나는 "예"라고 말할 것입니다. 예를 들어, 샘플 치수는 MLE의 점근 적 편향과 관련이 있습니다. 이 현상의 기본 예를 알고 있습니까? MLE이 편향되어있는 경우 MLE의 공분산 행렬이 최대 …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

Hastie et al. "통계 학습의 요소" (2009)는 데이터 생성 프로세스를 고려합니다 Y=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon 와 E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0 과 Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon}. 이 시점에서 예상되는 제곱 예측 오차의 다음과 같은 바이어스-분산 분해를 제시합니다. x0x0x_0 (p. 223, 공식 7.9) : 오류 (엑스0)= E ( [ y−에프^(엑스0)]2| 엑스=엑스0)= …=σ2ε+편견2(에프^(엑스0) ) + Var (에프^(엑스0) …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias