Ini adalah pemahaman saya bahwa estimasi validasi silang k-fold dari kesalahan tes biasanya meremehkan kesalahan tes yang sebenarnya. Saya bingung mengapa ini masalahnya. Saya mengerti mengapa kesalahan pelatihan biasanya lebih rendah dari kesalahan pengujian - karena Anda melatih model pada data...
Bagaimana Anda menginterpretasikan koefisien rasio Mills terbalik (lambda) dalam model Heckman dua langkah
Sebagai contoh, saya sering bertemu siswa yang tahu bahwa Observed adalah penduga yang bias dari Populasi . Kemudian, ketika menulis laporan mereka, mereka mengatakan hal-hal seperti:R 2R2R2R^2R2R2R^2 "Saya menghitung Observed dan Adjusted , dan mereka sangat mirip, menunjukkan hanya sedikit bias...
Saat ini saya sedang mengerjakan meta-analisis, untuk itu saya perlu menganalisis berbagai ukuran efek yang bersarang di dalam sampel. Saya setuju dengan pendekatan meta-analisis tiga tingkat Cheung (2014) untuk meta-analisis ukuran efek dependen, yang bertentangan dengan beberapa strategi lain...
Saya melakukan bootstrap dengan model campuran (beberapa variabel dengan interaksi dan satu variabel acak). Saya mendapat hasil ini (hanya sebagian): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias...
Saya ingin memahami beberapa fakta tentang estimator kemungkinan maksimum (MLE) untuk regresi logistik. Apakah benar bahwa, secara umum, MLE untuk regresi logistik bias? Saya akan mengatakan "ya". Saya tahu, misalnya, bahwa dimensi sampel terkait dengan bias asimptotik MLEs. Apakah Anda tahu ada...
Apakah ada perbedaan di antara persyaratan berikut atau mereka sama? Bias Bias sistematik Kesalahan sistematis Jika ada beberapa perbedaan, mohon jelaskan. Bisakah kesalahan ini dikurangi ketika seseorang menambah ukuran sampel? UPDATE: Bidang minat saya adalah inferensi statistik. Maksud...
Apakah ada metode untuk mengoreksi bias dalam model hazard proporsional Cox yang disebabkan oleh sampel yang dipilih secara tidak acak (seperti koreksi Heckman)? Latar belakang : Katakanlah situasinya terlihat sebagai berikut: - Selama dua tahun pertama semua klien diterima. - Setelah dua tahun...
Saya membaca pembelajaran yang mendalam oleh Ian Goodfellow et al. Ini memperkenalkan bias sebagai B i a s ( θ ) = E(θ^) - θBsayaSebuahs(θ)=E(θ^)-θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta dimana θ^θ^\hat\theta dan θθ\theta masing-masing adalah taksiran parameter dan parameter nyata yang...
Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu .
Saya mengalami sedikit kebingungan. Saya sedang membaca makalah ini di mana dijelaskan bahwa teknik mengantongi sangat mengurangi varians dan hanya sedikit meningkatkan bias. Saya tidak mengerti mengapa mengurangi varians. Saya tahu perbedaan dan biasnya. Bias adalah ketidakmampuan model untuk...
Hastie et al. "Unsur Pembelajaran Statistik" (2009) mempertimbangkan proses menghasilkan data dengan dan .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Mereka menyajikan...
Buku Elemen Pembelajaran Statistik (tersedia dalam PDF online) membahas bias optimisim (7.21, halaman 229). Ini menyatakan bahwa bias optimisme adalah perbedaan antara kesalahan pelatihan dan kesalahan dalam sampel (kesalahan diamati jika kita sampel nilai-nilai hasil baru di masing-masing poin...
Saya sedang melakukan meta-analisis multi-level yang mencakup beberapa artikel dengan banyak hasil. Karena itu saya menggunakan rma.mv()fungsinya. Kode contoh: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) Saya punya dua pertanyaan: Saya membaca dalam kueri sebelumnya bahwa saat...
Dalam tulisan ini , ( Bayesian Inference untuk Variance Components Using Only Error Contrasts , Harville, 1974), penulis mengklaim untuk menjadi "terkenal hubungan ", untuk regresi linier mana y = X β( y- Xβ)′H- 1( y- Xβ) = ( y- Xβ^)′H- 1( y- Xβ^) + ( β- β^)′( X′H- 1X) ( β-...
Saya sedang mengerjakan pekerjaan rumah di Pohon Keputusan, dan salah satu pertanyaan yang harus saya jawab adalah "Mengapa estimator dibangun dari pohon yang bias, dan bagaimana mengantongi membantu mengurangi variansnya?". Sekarang, saya tahu bahwa model overfitted cenderung memiliki bias yang...
Asumsikan hubungan linier berikut: , di mana adalah variabel dependen, variabel independen tunggal dan istilah kesalahan.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iX i u iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Menurut Stock & Watson (Pengantar Ekonometrika; Bab 4 ), asumsi kuadrat terkecil...
Saya telah membaca bahwa validasi silang leave-one-out memberikan perkiraan yang relatif tidak bias tentang kinerja generalisasi yang sebenarnya (misalnya di sini ) dan bahwa ini adalah properti yang menguntungkan dari CV leave-one-out. Namun, saya tidak melihat bagaimana ini mengikuti dari...
Saya ingin menghitung parameter dari distribusi eksponensial dari populasi sampel yang diambil dari distribusi ini dalam kondisi bias. Sejauh yang saya tahu, untuk sampel nilai n, estimator yang biasa adalah . Namun sampel saya bias sebagai berikut:λλ\lambdae- λ xe−λxe^{-\lambda...
Misalkan adalah deret waktu dengan , ( dan - mirip dengan itu untuk , tetapi berubah ketika dummy = 1). dan , . Dalam pengaturan dunia nyata ini akan menjadi pengembalian pasar saham berkala atas perusahaan (tetapi Anda dapat mengabaikan ini). Ada dummy, yang sama dengan unity over dan sama dengan...