Запитання з тегом «bias»

Різниця між очікуваним значенням оцінки параметра та справжнім значенням параметра. НЕ використовуйте цей тег для позначення [упередженого терміна] / [перемикання-вузол] (тобто [перехоплення]).

2
Припущення про найменші квадрати
Припустимо наступне лінійне співвідношення: , де - залежна змінна, - одна незалежна змінна та - термін помилки.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Згідно зі словами Stock & Watson (Вступ до економетрії; Глава 4 ), припущення третього найменшого квадрата - це те, що четверті моменти та є ненульовими та …

2
Чи завжди оцінювачі дерев упереджені?
Я роблю домашнє завдання з «Дерева рішень», і одне з питань, на яке я маю відповісти, - «Чому оцінювачі побудовані з дерев упереджено, і як мішок допомагає зменшити їх відмінність?». Тепер я знаю, що переоснащені моделі, як правило, мають дуже низький ухил, оскільки вони намагаються вмістити всі точки даних. І …
9 cart  bias 

3
Що це за компенсація дисперсії зміщення коефіцієнтів регресії та як це отримати?
У цій роботі ( Байєсівські умовиводи про варіаційні компоненти, що використовують лише контрасти помилок , Harville, 1974), автор стверджує бути "добре відомим співвідношення ", для лінійної регресії де (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). Як це добре відомо? Який найпростіший спосіб довести це?

2
Зміщення оптимізму - оцінки похибки прогнозування
У книзі «Елементи статистичного навчання» (доступна у форматі PDF в Інтернеті) обговорюється оптимістичне зміщення (7.21, стор. 229). Він зазначає, що зміщення оптимізму - це різниця між помилкою тренувань та помилкою у вибірці (помилка, яка спостерігається, якщо ми вибираємо нові значення результатів у кожному з початкових навчальних балів) (на нижче). Далі, …

2
Модель пропорційної небезпеки Кокса та обрана вибірка без випадкових ознак
Чи є якісь методи виправлення упередженості в пропорційній моделі Кокса, пов'язані з випадковою вибіркою (щось на зразок виправлення Гекмана)? Передумови : Скажімо, ситуація виглядає так: - Протягом перших двох років всіх клієнтів приймають. - Після цих двох років будується модель Cox PH. Модель передбачає, як довго клієнти будуть користуватися нашою …
9 bias  cox-model 
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.