bias पर टैग किए गए जवाब

निम्नलिखित रैखिक संबंध मान लें: , जहां निर्भर चर है, एक एकल स्वतंत्र चर और त्रुटि शब्द।Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i स्टॉक एंड वॉटसन (इकोनोमेट्रिक्स का परिचय; अध्याय 4 ) के अनुसार, तीसरा सबसे कम वर्ग की धारणा यह है कि और के चौथे क्षण गैर-शून्य और …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

मैं निर्णय पेड़ों पर एक होमवर्क कर रहा हूं, और मुझे जिन सवालों का जवाब देना है उनमें से एक है "क्यों अनुमान लगाने वाले पेड़ों से पक्षपाती होते हैं, और कैसे बैगिंग उनके विचरण को कम करने में मदद करता है?"। अब, मुझे पता है कि ओवरफ़ीड मॉडल में …

9 cart  bias 

में इस पत्र , ( विचरण अवयव के लिए बायेसियन निष्कर्ष केवल का उपयोग करते हुए विरोधाभासों में त्रुटि , Harville, 1974), लेखक का दावा है एक "प्रसिद्ध" बनने के लिए संबंध ", एक रैखिक प्रतिगमन जहां (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). यह सर्वविदित कैसे है? इसे साबित करने का सबसे सरल तरीका …

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

सांख्यिकीय शिक्षण की पुस्तक तत्व (पीडीएफ ऑनलाइन में उपलब्ध) आशावादी पूर्वाग्रह (7.21, पृष्ठ 229) पर चर्चा करती है। यह बताता है कि आशावाद पूर्वाग्रह प्रशिक्षण त्रुटि और इन-सैंपल त्रुटि के बीच का अंतर है (यदि हम मूल प्रशिक्षण बिंदुओं में से प्रत्येक पर नए परिणाम मानों का नमूना करते हैं) …

9 error  bias  validation 

क्या गैर-बेतरतीब ढंग से चुने गए नमूने (हेकमैन के सुधार जैसा कुछ) के कारण कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल में पूर्वाग्रह को सही करने के लिए कोई तरीके हैं? पृष्ठभूमि : कहते हैं कि स्थिति इस प्रकार दिखती है: - पहले दो वर्षों के दौरान सभी ग्राहक स्वीकार किए जाते …

9 bias  cox-model