Preguntas etiquetadas con bias

Estoy interesado en obtener una estimación imparcial de R2R2R^2 en una regresión lineal múltiple. Al reflexionar, puedo pensar en dos valores diferentes que una estimación imparcial de R2R2R^2 podría estar tratando de igualar. Fuera de la muestra :R2R2R^2 el r-cuadrado que se obtendría si la ecuación de regresión obtenida de …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

Estoy tratando de obtener una comprensión intuitiva y sentir la diferencia y la diferencia práctica entre el término consistente y asintóticamente imparcial. Conozco sus definiciones matemáticas / estadísticas, pero estoy buscando algo intuitivo. Para mí, mirando sus definiciones individuales, casi parecen ser lo mismo. Me doy cuenta de que la …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

He enviado una encuesta a una muestra de artistas. Una de las preguntas era indicar el porcentaje de ingresos derivados de: actividad artística, apoyo gubernamental, pensión privada, actividades no relacionadas con las artes. Alrededor del 65% de los individuos respondieron de manera tal que la suma del porcentaje es 100. …

13 survey  bias 

No es necesario que una regresión de en sea ​​causal si se omiten variables que influyen tanto en como en . Pero si no fuera por las variables omitidas y el error de medición, ¿es una regresión causal? Es decir, si todas las variables posibles se incluyen en la regresión?yyyxxxxxxyyy

13 regression  bias  causality 

Entonces, tengo un proceso aleatorio que genera variables aleatorias distribuidas normalmente XXX. Aquí está la función de densidad de probabilidad correspondiente: Quería estimar la distribución de unos pocos momentos de esa distribución original, digamos el primer momento: la media aritmética. Para hacerlo, dibujé 100 variables aleatorias 10000 veces para poder …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

En la sección 3.2 de Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático de Bishop , analiza la descomposición de la variación de sesgo, indicando que para una función de pérdida al cuadrado, la pérdida esperada puede descomponerse en un término de sesgo al cuadrado (que describe qué tan lejos están las …

13 self-study  variance  bias  regularization  loss-functions 

En Métodos estadísticos en las ciencias atmosféricas , Daniel Wilks señala que la regresión lineal múltiple puede conducir a problemas si hay intercorrelaciones muy fuertes entre los predictores (3a edición, página 559-560): Una patología que puede ocurrir en la regresión lineal múltiple es que un conjunto de variables predictoras que …

13 regression  pca  bias 

Me gustaría obtener una comprensión conceptual del error cuadrático medio (RMSE) y la desviación media del sesgo (MBD). Después de calcular estas medidas para mis propias comparaciones de datos, a menudo me he quedado perplejo al descubrir que el RMSE es alto (por ejemplo, 100 kg), mientras que el MBD …

13 standard-deviation  bias 

De acuerdo con este tutorial sobre aprendizaje profundo , la pérdida de peso (regularización) generalmente no se aplica a los términos de sesgo b ¿por qué? ¿Cuál es el significado (intuición) detrás de esto?

13 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

Al aprender el curso de muestreo, me encuentro con las siguientes dos afirmaciones: 1) El error de muestreo conduce principalmente a la variabilidad, los errores que no son de muestreo conducen al sesgo. 2) Debido a un error de no muestreo, una muestra es a menudo más precisa que un …

13 estimation  sampling  survey  bias 

Estoy a cargo de presentar los resultados de las pruebas A / B (ejecutadas en variaciones del sitio web) en mi empresa. Ejecutamos la prueba durante un mes y luego verificamos los valores p a intervalos regulares hasta que alcancemos la significación (o la abandonamos si no se alcanza la …

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

Creé esta curva de aprendizaje y quiero saber si mi modelo SVM sufre sesgos o variaciones. ¿Cómo puedo concluir eso de este gráfico?

12 machine-learning  svm  bias  train 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . He visto muchos lugares donde tienen conjuntos de datos de entrada / salida donde primero crean una …

12 bias  bias-correction 

Yo hace poco hice una pregunta en busca de una interpretación matemática / intuición detrás de la ecuación primaria relacionada muestra de varianza media y: , geométrico o de otra manera.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Pero ahora tengo curiosidad por la ecuación de compensación de sesgo-varianza superficialmente similar. 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} …

12 variance  bias 

¿Cada uno implica al otro? Si no, ¿implica uno el otro? ¿Por qué por qué no? Este problema surgió en respuesta a un comentario sobre una respuesta que publiqué aquí . Aunque la búsqueda en Google de los términos relevantes no produjo nada que pareciera particularmente útil, noté una respuesta …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency