bias पर टैग किए गए जवाब

क्या प्रत्येक दूसरे को प्रभावित करता है? यदि नहीं, तो क्या एक दूसरे को प्रभावित करता है? क्यों नहीं? मेरे द्वारा यहां पोस्ट किए गए उत्तर पर एक टिप्पणी के जवाब में यह मुद्दा सामने आया । हालाँकि Google ने प्रासंगिक शब्दों को खोजते हुए कुछ भी उत्पन्न नहीं किया …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

यह कुछ समय के लिए जाना जाता है कि सबसे कम उम्र जिस पर शतरंज खिलाड़ी ग्रैंडमास्टर खिताब के लिए अर्हता प्राप्त करने में कामयाब रहे, 1950 के दशक से काफी कम हो गया है, और वर्तमान में लगभग 30 खिलाड़ी हैं जो अपने 15 वें जन्मदिन से पहले ग्रैंडमास्टर …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

क्या बायस अनुमानक पूर्वाग्रह के चयन के लिए प्रतिरक्षा हैं? अधिकांश पेपर जो उच्च आयाम में अनुमान पर चर्चा करते हैं, उदाहरण के लिए, पूरे जीनोम अनुक्रम डेटा, अक्सर चयन पूर्वाग्रह का मुद्दा उठाएंगे। चयन पूर्वाग्रह इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि, हालांकि हमारे पास हजारों संभावित भविष्यवक्ता हैं …

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

मैं सोच रहा हूँ कि कैसे एक इंस्ट्रूमेंटल वैरिएबल रिग्रेशन में चयन पूर्वाग्रह को संबोधित करता है। यहाँ उदाहरण मैं चबा रहा हूँ: ज्यादातर हानिरहित अर्थमिति में , लेखक सैन्य सेवा और जीवन में बाद में आय से संबंधित एक IV प्रतिगमन पर चर्चा करते हैं। सवाल यह है कि, …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

मैं रैमसे रिसेट परीक्षण से अवगत हूं जो गैर-निर्भरता का पता लगा सकता है। हालाँकि, यदि आप केवल प्रतिगमन गुणांक (केवल रैखिक निर्भरता) में से एक को फेंक देते हैं, तो आप सहसंबंधों के आधार पर पूर्वाग्रह प्राप्त कर सकते हैं। यह स्पष्ट रूप से रीसेट परीक्षण द्वारा नहीं पाया …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

यदि हम पूर्ण विकसित निर्णय वृक्ष (यानी एक अप्रत्याशित निर्णय वृक्ष) पर विचार करते हैं तो इसमें उच्च विचरण और निम्न पूर्वाग्रह होते हैं। बैगिंग और रैंडम फ़ॉरेस्ट इन उच्च विचरण मॉडल का उपयोग करते हैं और विचरण को कम करने के लिए उन्हें एकत्र करते हैं और इस प्रकार …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

मैंने बस बूटस्ट्रैपिंग की अवधारणा के बारे में सीखा है, और एक भोली सवाल मन में आया: यदि हम हमेशा अपने डेटा के कई बूटस्ट्रैप नमूने उत्पन्न कर सकते हैं, तो अधिक "वास्तविक" डेटा प्राप्त करने के लिए परेशान क्यों हैं? मुझे लगता है कि मेरे पास एक स्पष्टीकरण है, …

11 variance  bootstrap  bias 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ओएलएस एक एआर (1) प्रक्रिया का एक पक्षपाती अनुमानक क्यों देता है। विचारणीय इस मॉडल में, सख्त अतिशयोक्ति का उल्लंघन किया जाता है, यानी और सहसंबद्ध होते हैं, लेकिन और असंबद्ध होते हैं। लेकिन अगर यह सच है, तो निम्न सरल …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

मान लीजिए के लिए एक निष्पक्ष आकलनकर्ता है । फिर, । θई[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaई [ θ^| Θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta एक व्यक्ति को यह कैसे समझाया जाता है? अतीत में, मैंने जो कहा है वह यह है कि यदि आप नमूने के आकार को बड़ा पाते …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

यह मेरी समझ है कि परीक्षण त्रुटि का k- गुना क्रॉस-सत्यापन अनुमान आमतौर पर वास्तविक परीक्षण त्रुटि को कम करता है। मैं उलझन में हूं कि ऐसा क्यों है। मैं देखता हूं कि प्रशिक्षण त्रुटि आमतौर पर परीक्षण त्रुटि से कम क्यों होती है - क्योंकि आप मॉडल को उसी …

10 cross-validation  bias 

एक उदाहरण के रूप में, मैं अक्सर उन छात्रों से मुठभेड़ करता हूं जो जानते हैं कि ऑब्जर्व्ड जनसंख्या का एक पक्षपाती अनुमानक है । फिर, जब वे अपनी रिपोर्ट लिखते हैं, तो वे ऐसी बातें कहते हैं:आर 2R2R2R^2R2R2R^2 "मैंने देखा गणना और समायोजित , और वे बहुत समान थे, …

10 mathematical-statistics  terminology  bias  estimators 

मैंने एक मिश्रित मॉडल के साथ बूटस्ट्रैपिंग किया (इंटरैक्शन और एक यादृच्छिक चर के साथ कई चर)। मुझे यह परिणाम मिला (केवल आंशिक): > 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* …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

ठीक है - मेरा मूल संदेश एक प्रतिक्रिया प्राप्त करने में विफल रहा; इसलिए, मुझे प्रश्न को एक अलग तरीके से रखना चाहिए। मैं एक निर्णय सिद्धांत से परिप्रेक्ष्य की मेरी समझ की व्याख्या करके शुरू करूंगा। मेरे पास कोई औपचारिक प्रशिक्षण नहीं है और यह मुझे आश्चर्यचकित नहीं करेगा …

10 bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए अधिकतम संभावना अनुमानक (MLE) पर तथ्य की एक जोड़ी को समझना चाहूंगा। क्या यह सच है कि, सामान्य रूप से, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए MLE पक्षपाती है? मैं हाँ कहूँगा"। मुझे पता है, उदाहरण के लिए, नमूना आयाम MLEs के स्पर्शोन्मुख पूर्वाग्रह से संबंधित है। …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

हस्ती एट अल। "सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व" (2009) एक डेटा जनरेट करने की प्रक्रिया पर विचार करते हैं साथ और ।Y= च( एक्स)) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon ई (ε)=०E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0वर ( ε ) =σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} वे बिंदु (पृष्ठ 223, सूत्र 7.9) पर अपेक्षित चुकता पूर्वानुमान त्रुटि के निम्नलिखित पूर्वाग्रह-विघटन …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias