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...
Regresję yyy w xxx nie musi być przyczynowy, jeżeli pominięto zmienne, które mają wpływ zarówno xxx i yyy . Ale jeśli nie w przypadku pominiętych zmiennych i błędu pomiaru, to czy regresja jest przyczyną? To znaczy, czy regresja obejmuje każdą możliwą
Wysłałem ankietę do próby artystów. Jednym z pytań było wskazanie odsetka dochodu uzyskanego z: działalności artystycznej, wsparcia rządowego, prywatnej emerytury, działań niezwiązanych ze sztuką. Około 65% osób odpowiedziało tak, że suma procentowa wynosi 100. Inni nie: na przykład są tacy, którzy...
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...
Czy każda z nich implikuje drugą? Jeśli nie, to czy jedno implikuje drugie? Dlaczego? Dlaczego nie? Ten problem pojawił się w odpowiedzi na komentarz do zamieszczonej tutaj odpowiedzi . Chociaż wyszukiwanie w Google odpowiednich haseł nie dało nic, co wydawałoby się szczególnie przydatne,...
Stworzyłem tę krzywą uczenia się i chcę wiedzieć, czy mój model SVM cierpi na odchylenie lub wariancję? Jak wyciągnąć wniosek z tego
Jest to podobne do Bootstrap: oszacowanie jest poza przedziałem ufności Mam pewne dane, które reprezentują liczbę genotypów w populacji. Chcę oszacować różnorodność genetyczną za pomocą indeksu Shannona, a także wygenerować przedział ufności za pomocą ładowania początkowego. Zauważyłem jednak, że...
Zamknięte . To pytanie wymaga szczegółów lub jasności . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Dodaj szczegóły i wyjaśnij problem, edytując ten post . Zamknięte 4 lata temu . Widziałem wiele miejsc, w których mają zestawy danych...
I ostatnio zadawane pytanie mającą matematycznego interpretacji / intuicji za elementarnej równanie dotyczące próbki średniej i wariancji: , geometryczny lub inne.mi[ X2)] = Va r ( X) + ( E[ X] )2)E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Ale teraz ciekawi mnie powierzchownie podobne równanie...
Zastanawiam się, jak zmienna instrumentalna rozwiązuje problem selekcji w regresji. Oto przykład, którego żuję: w „W większości nieszkodliwych ekonometriach ” autorzy omawiają regresję IV dotyczącą służby wojskowej i zarobków w późniejszym życiu. Pytanie brzmi: „Czy służenie w wojsku zwiększa,...
Czy estymatory Bayesa są odporne na stronniczość selekcji? Większość artykułów omawiających oszacowanie w dużym wymiarze, np. Dane o sekwencji całego genomu, często porusza kwestię błędu selekcji. Błąd selekcji wynika z faktu, że chociaż mamy tysiące potencjalnych predyktorów, tylko kilka zostanie...
Właśnie dowiedziałem się o koncepcji bootstrapowania i przyszło mi do głowy naiwne pytanie: jeśli zawsze możemy wygenerować wiele próbek bootstrap naszych danych, po co w ogóle starać się uzyskać więcej „prawdziwych” danych? Wydaje mi się, że mam wyjaśnienie, proszę mi powiedzieć, czy mam rację:...
Próbuję zrozumieć, dlaczego OLS podaje tendencyjny estymator procesu AR (1). Zastanów się W tym modelu naruszona jest ścisła egzogeniczność, tzn. y_t i \ epsilon_t są skorelowane, ale y_ {t-1} i \ epsilon_t są nieskorelowane. Ale jeśli jest to prawdą, to dlaczego poniższe proste wyprowadzenie...
Jeśli weźmiemy pod uwagę dorosłe drzewo decyzyjne (tj. Drzewo decyzji bez przycinania), ma ono dużą wariancję i niskie odchylenie. Bagging i losowe lasy używają tych modeli o dużej wariancji i agregują je w celu zmniejszenia wariancji, a tym samym zwiększenia dokładności prognoz. Zarówno Bagging,...
Od dłuższego czasu wiadomo, że najmłodszy wiek, w którym szachistom udało się zakwalifikować do tytułu arcymistrza, znacznie się zmniejszył od lat 50. XX wieku, a obecnie prawie 30 graczy zostało arcymistrzem przed 15. urodzinami . Jednak na Chess Stack Exchange pojawia się pytanie: Jaki jest...
Jestem świadomy testu Ramseya Reset, który może wykryć zależności nieliniowe. Jeśli jednak wyrzucisz jeden ze współczynników regresji (tylko zależności liniowe), możesz uzyskać błąd, w zależności od korelacji. Nie jest to oczywiście wykrywane przez test Reset. Nie znalazłem testu dla tego...
Przed przesłaniem mojej metaanalizy chcę utworzyć wykres lejka w celu przetestowania niejednorodności i stronniczości publikacji. Mam sumaryczny rozmiar efektu i rozmiary efektu z każdego badania, które przyjmują wartości od -1 do +1. Mam wielkości próbek n1, n2 dla pacjentów i kontroli z każdego...
Obecnie pracuję nad metaanalizą, dla której muszę przeanalizować wiele rozmiarów efektów zagnieżdżonych w próbkach. Opieram się na trzypoziomowym metaanalizie Cheunga (2014) do metaanalizy zależnych rozmiarów efektów, w przeciwieństwie do niektórych innych możliwych strategii (np. Ignorowanie...
Załóżmy, że jest obiektywnym estymatorem . Następnie oczywiście . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Jak wyjaśnić to laikowi? W przeszłości mówiłem, że jeśli uśredniacie wiązkę wartości , ponieważ wraz z powiększaniem się próbki,...
Rozumiem, że krotność k-krotności oszacowania błędu testu zwykle nie docenia faktycznego błędu testu. Jestem zdezorientowany, dlaczego tak jest. Rozumiem, dlaczego błąd szkolenia jest zwykle niższy niż błąd testu - ponieważ trenujesz model na tych samych danych, na których szacujesz błąd! Ale nie...