Saya menderita pemadaman. Saya disajikan gambar berikut untuk menunjukkan tradeoff bias-varians dalam konteks regresi linier: Saya dapat melihat bahwa tidak satu pun dari kedua model yang cocok - "sederhana" tidak menghargai kompleksitas hubungan XY dan "kompleks" hanya overfitting, pada...
Kapan kata "bias" diciptakan untuk berarti ?E[θ^−θ]E[θ^−θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] Alasan mengapa saya memikirkan hal ini sekarang adalah karena saya sepertinya mengingat Jaynes, dalam teks Teori Probabilitasnya , mengkritik penggunaan kata "bias" yang digunakan untuk menggambarkan...
Bisakah Anda memberikan contoh penduga MLE dari mean yang bias? Saya tidak mencari contoh yang merusak penduga MLE secara umum dengan melanggar kondisi keteraturan. Semua contoh yang dapat saya lihat di internet merujuk pada varians, dan sepertinya saya tidak dapat menemukan apa pun yang terkait...
Saya punya pertanyaan tentang bias variabel yang dihilangkan dalam regresi logistik dan linier. Katakanlah saya menghilangkan beberapa variabel dari model regresi linier. Berpura-pura bahwa variabel-variabel yang dihilangkan tersebut tidak berkorelasi dengan variabel yang saya sertakan dalam...
Saya selalu berjuang untuk mendapatkan esensi sejati dari masalah parameter insidental. Saya membaca dalam beberapa kesempatan bahwa penduga efek tetap dari model data panel nonlinier dapat sangat bias karena masalah parameter insidental "terkenal". Ketika saya meminta penjelasan yang jelas...
Saya membaca berulang-ulang bahwa validasi silang "Leave-one-out" memiliki varian yang tinggi karena tumpang tindih yang besar dari lipatan pelatihan. Namun saya tidak mengerti mengapa itu adalah: Tidak seharusnya kinerja validasi silang menjadi sangat stabil (varian rendah) justru karena set...
Asumsi dasar menggunakan model regresi untuk inferensi adalah bahwa "semua prediktor yang relevan" telah dimasukkan dalam persamaan prediksi. Alasannya adalah bahwa kegagalan untuk memasukkan faktor dunia nyata yang penting mengarah pada koefisien bias dan dengan demikian kesimpulan yang tidak...
Saya mencoba memahami pengorbanan varians-varians, hubungan antara bias estimator dan bias model, dan hubungan antara varians estimator dan varians model. Saya sampai pada kesimpulan ini: Kita cenderung menyesuaikan data ketika kita mengabaikan bias estimator, yaitu ketika kita hanya bertujuan...
Pertanyaan Apakah itu tergantung pada apakah pohon itu dangkal atau dalam? Atau dapatkah kita mengatakan ini terlepas dari kedalaman / level pohon? Mengapa bias rendah & varians tinggi? Tolong jelaskan secara intuitif dan
Pertanyaan ini merujuk pada makalah Galit Shmueli "Untuk Menjelaskan atau Memprediksi" . Secara khusus, di bagian 1.5, "Penjelasan dan Prediksi Berbeda", Profesor Shmueli menulis: Dalam pemodelan penjelas fokusnya adalah pada meminimalkan bias untuk mendapatkan representasi paling akurat dari...
Saya tertarik untuk mendapatkan estimasi tidak bias dalam regresi linier berganda.R2R2R^2 Pada refleksi, saya dapat memikirkan dua nilai yang berbeda yang estimasi yang tidak bias dari mungkin berusaha mencocokkan.R2R2R^2 Dari sampel :R2R2R^2 r-square yang akan diperoleh jika persamaan regresi...
Dalam bidang psikologi dan bidang lainnya bentuk regresi bertahap sering digunakan yang melibatkan hal-hal berikut: Lihatlah prediktor yang tersisa (tidak ada dalam model pada awalnya) dan identifikasi prediktor yang menghasilkan perubahan r-square terbesar; Jika nilai p dari perubahan r-square...
Seorang teman mewakili klien pada saat naik banding, setelah pengadilan pidana di mana tampaknya pemilihan juri bias secara ras. Kelompok juri terdiri dari 30 orang, dalam 4 kelompok ras. Jaksa menggunakan tantangan berat untuk menyingkirkan 10 dari orang-orang ini dari kolam. Jumlah orang dan...
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Saya tertarik pada model yang memiliki bias yang...
Saya mencoba untuk mendapatkan pemahaman intuitif dan merasakan perbedaan dan perbedaan praktis antara istilah yang konsisten dan tidak memihak asimtotik. Saya tahu definisi matematika / statistik mereka, tetapi saya sedang mencari sesuatu yang intuitif. Bagi saya, melihat definisi masing-masing,...
Saat mempelajari kursus pengambilan sampel, saya memenuhi dua pernyataan berikut: 1) Kesalahan pengambilan sampel menyebabkan sebagian besar variabilitas, kesalahan yang tidak mengarah menyebabkan bias. 2) Karena kesalahan nonsampling, sampel seringkali lebih akurat daripada Sensus. Saya tidak...
Saya ingin mendapatkan pemahaman konseptual tentang Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Bias Deviation (MBD). Setelah menghitung langkah-langkah ini untuk perbandingan data saya sendiri, saya sering bingung menemukan bahwa RMSE tinggi (misalnya, 100 kg), sedangkan MBD rendah (misalnya, kurang...
Menurut tutorial tentang pembelajaran yang mendalam ini , pembusukan berat badan (regularisasi) biasanya tidak diterapkan pada istilah bias b mengapa? Apa makna (intuisi) di
Saya bertanggung jawab untuk mempresentasikan hasil tes A / B (dijalankan berdasarkan variasi situs web) di perusahaan saya. Kami menjalankan tes selama satu bulan dan kemudian memeriksa nilai-p pada interval reguler sampai kami mencapai signifikansi (atau mengabaikan jika signifikansi tidak...
Dalam Metode Statistik dalam Ilmu Atmosfer , Daniel Wilks mencatat bahwa regresi linier berganda dapat menyebabkan masalah jika ada hubungan yang sangat kuat di antara para prediktor (edisi ke-3, halaman 559-560): Patologi yang dapat terjadi dalam regresi linier berganda adalah bahwa seperangkat...