Запитання з тегом «bias»

Мені цікаво отримати об'єктивну оцінку R2R2R^2 при множинній лінійній регресії. Розмірковуючи, я можу придумати два різних значення, що є неупередженою оцінкою R2R2R^2 може бути яка намагається відповідати. З вибірки R2R2R^2 : r-квадрат, який був би отриманий, якщо рівняння регресії отримано з вибірки (тобто,β^β^\hat{\beta} ), застосовувалося до нескінченного обсягу даних, що …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

Відповідно до цього підручника з глибокого навчання , зменшення ваги (регуляризація) зазвичай не застосовується до термінів зміщення b, чому? Яке значення має інтуїція?

14 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

Я намагаюся зрозуміти інтуїтивне розуміння та відчути різницю та практичну різницю між терміном послідовним та асимптотично неупередженим. Я знаю їхні математичні / статистичні визначення, але я шукаю щось інтуїтивне. Мені, дивлячись на їх окремі визначення, вони майже здаються одними і тими ж. Я розумію, що різниця повинна бути тонкою, але …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

Я подав опитування на зразок художників. Одним із запитань було вказати відсоток доходу, отриманий завдяки: мистецькій діяльності, державній підтримці, приватній пенсії, діяльності, не пов'язаній із мистецтвом. Близько 65% людей відповіли таким чином, що сума відсотка становить 100. Інші не відповідають: наприклад, є такі, хто відповідає, що 70% доходу, отриманого його …

13 survey  bias 

Регресія на не повинна бути причинною, якщо є опущені змінні, які впливають і на і на . Але якщо не для опущених змінних та помилки вимірювання, чи є причиною регресії? Тобто, якщо в регресію включена кожна можлива змінна?yyyxxxxxxyyy

13 regression  bias  causality 

Отже, у мене є випадковий процес генерування лог-нормально розподілених випадкових величин . Ось відповідна функція щільності ймовірності:XXX Я хотів оцінити розподіл на кілька моментів того початкового розподілу, скажімо, 1-й момент: середнє арифметичне. Для цього я намалював 10000 випадкових змінних 10000 разів, щоб я міг обчислити 10000 оцінку середнього арифметичного. Є …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

У розділі 3.2 Розпізнавання шаблону Єпископа та машинного навчання він розглядає декомпозицію дисперсійної дисперсії, заявляючи, що для функції збитку в квадраті очікувана втрата може бути розкладена на термін зсуву в квадрат (який описує, наскільки середні прогнози від істинного модель), термін дисперсії (який описує поширення прогнозів навколо середнього) та термін шуму …

13 self-study  variance  bias  regularization  loss-functions 

У статистичних методах наук про атмосферу Даніель Вілкс зазначає, що багаторазова лінійна регресія може призвести до проблем, якщо між предикторами є дуже сильні взаємозв'язки (3-е видання, стор. 559-560): Патологія, яка може виникати при множинній лінійній регресії, полягає в тому, що набір змінних прогнозів, що мають сильні взаємні кореляції, може призвести …

13 regression  pca  bias 

Я хотів би отримати концептуальне розуміння помилки кореневого середнього квадрату (RMSE) та середнього відхилення зміщення (MBD). Підрахувавши ці заходи для власного зіставлення даних, я часто здивований, виявивши, що RMSE є високим (наприклад, 100 кг), тоді як MBD низький (наприклад, менше 1%). Більш конкретно, я шукаю посилання (не в Інтернеті), яке …

13 standard-deviation  bias 

При вивченні курсу вибірки я зустрічаю наступні два твердження: 1) Помилка вибірки призводить до більшої мінливості, помилки без вибірки призводять до зміщення. 2) Через помилку без вибірки зразок часто є більш точним, ніж ЦЕНЗАЛ. Я не знаю, як зрозуміти ці два твердження. Яка основна логіка отримання цих двох тверджень?

13 estimation  sampling  survey  bias 

Я відповідаю за те, щоб представити результати моїх / тестових робіт (на веб-сайтах) у моїй компанії. Ми проводимо тест протягом місяця, а потім перевіряємо р-значення через рівні проміжки часу, поки не досягнемо значущості (або відмовляємося, якщо значущість не буде досягнута після тривалого запуску тесту), те, що я зараз з’ясовую, є …

13 hypothesis-testing  statistical-significance  bias  ab-test  optimal-stopping 

Це схоже на Bootstrap: оцінка знаходиться за межами довірчого інтервалу У мене є деякі дані, які представляють кількість генотипів у популяції. Я хочу оцінити генетичне різноманіття за допомогою індексу Шеннона, а також генерувати довірчий інтервал, використовуючи завантажувальний інструмент. Я помітив, однак, що оцінка за допомогою завантажувальної програми, як правило, є …

13 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

Я створив цю криву навчання і хочу знати, чи страждає моя модель SVM від зміщення чи відхилення? Як я можу зробити висновок із цього графіка?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Закрито . Це питання потребує деталей або ясності . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Додайте деталі та уточніть проблему, відредагувавши цю публікацію . Закрито 4 роки тому . Я бачив багато місць, де вони мають набори даних вводу / виводу, де спочатку створюють лінійну лінію регресії, виправляють …

12 bias  bias-correction 

Нещодавно я задав питання, що шукав математичну інтерпретацію / інтуїцію за елементарним рівнянням, що стосується середньої вибірки та дисперсії: , геометрична чи інша.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Але зараз мені цікаво поверхнево подібне рівняння компромісії відхилення. MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]==E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]=E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2=Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2 \begin{eqnarray} \text{MSE}(\hat{\theta}) = E [(\hat{\theta}-\theta)^2 ] &=& E[(\hat{\theta} - E[\hat\theta])^2] + (E[\hat\theta] - …

12 variance  bias