«bias» 태그된 질문

다음 선형 관계를 가정하십시오. Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i, 어디 YiYiY_i 종속 변수 XiXiX_i 단일 독립 변수 uiuiu_i 에러 항. Stock & Watson (Ecoduction to Econometrics; Chapter 4 )에 따르면, 세 번째로 작은 제곱 가정 은 네 번째 순간이XiXiX_i 과 uiuiu_i 0이 아니고 유한하다 (0<E(X4i)<∞ and 0<E(u4i)<∞)(0<E(Xi4)<∞ …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Decision Trees에 대해 숙제를하고 있는데, 대답해야 할 질문 중 하나는 "견적자가 나무로 만들어지는 이유는 무엇이며 배깅은 어떻게 분산을 줄이는 데 도움이됩니까?"입니다. 이제 과적 응 된 모델은 모든 데이터 요소를 맞추려고하기 때문에 바이어스가 매우 낮은 경향이 있음을 알고 있습니다. 그리고 파이썬에서 일부 데이터 세트에 트리를 장착하는 스크립트가있었습니다 (단일 기능 포함. 아래 …

9 cart  bias 

에서 이 종이 ( 분산 구성 요소에 대한 베이 즈 추론 대조 에러 만하여 , 작성자 청구 Harville 1974) 는 "공지이어야 선형 회귀 경우 (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). 이것은 어떻게 잘 알려져 있습니까? 이것을 증명하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까?

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

통계 학습의 요소 (PDF 온라인에서 사용 가능)는 낙관적 편견 (229 페이지 7.21)에 대해 설명합니다. 낙관주의 편견은 훈련 오류와 표본 내 오류 (각 원래 훈련 지점에서 새로운 결과 값을 샘플링 할 경우 관찰되는 오류)의 차이 (아래 참조)입니다. 다음으로이 낙관주의 편견 (ωω\omega)는 추정 된 y 값과 실제 y 값 (아래 수식)의 공분산과 …

9 error  bias  validation 

무작위로 선정되지 않은 표본 (Heckman의 교정과 같은 것)으로 인한 Cox 비례 위험 모델의 편향을 교정하는 방법이 있습니까? 배경 : 상황이 다음과 같다고 가정 해 봅시다 .-처음 2 년 동안 모든 고객이 수락됩니다. -2 년 후 Cox PH 모델이 구축되었습니다. 모델은 고객이 서비스를 얼마나 오래 사용할지 예측합니다. -회사의 정책으로 인해 3 …

9 bias  cox-model