Cierpię na zaciemnienie. Pokazano mi następujący obraz, aby pokazać kompromis wariancji odchylenia w kontekście regresji liniowej: Widzę, że żaden z dwóch modeli nie jest dobrze dopasowany - „prosty” nie docenia złożoności relacji XY, a „złożony” jest po prostu zbyt duży, zasadniczo ucząc się...
Pracuję nad projektem Machine Learning z danymi, które są już (w dużym stopniu) stronnicze w wyniku selekcji danych. Załóżmy, że masz zestaw zakodowanych reguł. Jak zbudować model uczenia maszynowego, aby go zastąpić, skoro wszystkie dane, których może użyć, to dane, które zostały już...
Czy możesz podać przykład estymatora MLE średniej stronniczości? Nie szukam przykładu, który ogólnie łamie estymatory MLE, naruszając warunki regularności. Wszystkie przykłady, które widzę w Internecie, odnoszą się do wariancji i nie mogę znaleźć niczego związanego ze...
Mam pytanie dotyczące pominiętej zmienności stronniczej w regresji logistycznej i liniowej. Powiedzmy, że pomijam niektóre zmienne z modelu regresji liniowej. Udawaj, że te pominięte zmienne nie są skorelowane ze zmiennymi, które zawarłem w moim modelu. Te pominięte zmienne nie wpływają na...
Próbuję zrozumieć kompromis wariancji odchylenia, związek między odchyleniem estymatora a odchyleniem modelu oraz związek między wariancją estymatora a wariancją modelu. Doszedłem do tych wniosków: Mamy tendencję do przewyższania danych, gdy zaniedbujemy odchylenie estymatora, to znaczy, gdy...
Zgodnie z tym samouczkiem na temat głębokiego uczenia się , odchudzanie (regularyzacja) zwykle nie jest stosowane do terminów stronniczości b dlaczego? Jakie jest za tym znaczenie
Podstawowym założeniem stosowania modeli regresji do wnioskowania jest to, że „wszystkie istotne predyktory” zostały uwzględnione w równaniu predykcyjnym. Uzasadnieniem jest to, że nieuwzględnienie ważnego czynnika w świecie rzeczywistym prowadzi do tendencyjnych współczynników, a tym samym do...
To pytanie odnosi się do pracy Galit Shmueli „Wyjaśnić lub przewidzieć” . W szczególności w sekcji 1.5 „Wyjaśnianie i przewidywanie są różne” profesor Shmueli pisze: W modelowaniu objaśniającym nacisk kładziony jest na minimalizowanie stronniczości w celu uzyskania jak najdokładniejszej...
Zawsze staram się uzyskać prawdziwą istotę problemu dotyczącego parametrów przypadkowych. Kilkakrotnie czytałem, że estymatory efektów stałych modeli danych nieliniowych paneli mogą być poważnie tendencyjne z powodu „dobrze znanego” problemu parametrów przypadkowych. Kiedy proszę o jasne...
pytania Czy to zależy od tego, czy drzewo jest płytkie czy głębokie? Czy możemy to powiedzieć niezależnie od głębokości / poziomów drzewa? Dlaczego odchylenie jest niskie, a wariancja wysoka? Proszę wyjaśnić intuicyjnie i
Czytałem w kółko, że walidacja krzyżowa „Leave-one-out-out” ma dużą wariancję ze względu na duże nakładanie się fałdów treningowych. Nie rozumiem jednak, dlaczego tak jest: czy wydajność walidacji krzyżowej nie powinna być bardzo stabilna (niska wariancja) właśnie dlatego, że zestawy treningowe są...
Przyjaciel reprezentuje klienta w postępowaniu odwoławczym, po procesie karnym, w którym wydaje się, że wybór jury był rasistowski. Jury składało się z 30 osób, w 4 grupach rasowych. Prokuratura zastosowała stanowcze wyzwania, aby wyeliminować 10 z tych osób z puli. Liczba ludzi i liczba...
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}) Interesują mnie modele, które mają odchylenie,...
Jestem zainteresowany uzyskaniem obiektywnego oszacowania w wielokrotnej regresji liniowej.R2R2R^2 Po namyśle myślę o dwóch różnych wartościach, które bezstronna ocena może próbować dopasować.R2R2R^2 Poza próbką :R2R2R^2 kwadrat r, który zostałby uzyskany, gdyby równanie regresji uzyskane z...
Staram się uzyskać intuicyjne zrozumienie i wyczuć różnicę i praktyczną różnicę między terminem spójnym a asymptotycznie bezstronnym. Znam ich matematyczne / statystyczne definicje, ale szukam czegoś intuicyjnego. Dla mnie, patrząc na ich indywidualne definicje, prawie wydają się być tym samym....
W psychologii i innych dziedzinach często stosuje się formę regresji stopniowej, która obejmuje: Spójrz na pozostałe predyktory (początkowo nie ma ich w modelu) i zidentyfikuj predyktor, który powoduje największą zmianę r-kwadrat; Jeśli wartość p zmiany r-kwadrat jest mniejsza niż alfa...
W Metodach statystycznych w naukach atmosferycznych Daniel Wilks zauważa, że wielokrotna regresja liniowa może prowadzić do problemów, jeśli między predyktorami występują bardzo silne wzajemne korelacje (wydanie trzecie, strona 559-560): Patologia, która może wystąpić w wielokrotnej regresji...
W sekcji 3.2 Rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego Bishopa omawia dekompozycję wariancji odchylenia, stwierdzając, że dla funkcji straty kwadratowej oczekiwana strata może zostać rozłożona na wartość kwadratową błędu (która opisuje, jak daleko średnie prognozy są od prawdziwej model), termin...
Tak, mam losowy proces generowania log-normalnie rozprowadzane zmiennych losowych . Oto odpowiednia funkcja gęstości prawdopodobieństwa:XXX Chciałem oszacować rozkład kilku chwil pierwotnego rozkładu, powiedzmy pierwszy moment: średnią arytmetyczną. Aby to zrobić, narysowałem 100 losowych...
Jestem odpowiedzialny za prezentowanie wyników testów A / B (przeprowadzanych na różnych stronach internetowych) w mojej firmie. Test przeprowadzamy przez miesiąc, a następnie sprawdzamy wartości p w regularnych odstępach czasu, aż osiągniemy istotność (lub porzucimy, jeśli istotność nie zostanie...