Beim Erlernen des Sampling-Kurses treffe ich die folgenden zwei Aussagen: 1) Abtastfehler führen meist zu Variabilität, Nichtabtastfehler zu Verzerrungen. 2) Aufgrund eines Nichtabtastungsfehlers ist eine Stichprobe häufig genauer als ein CENSUS. Ich weiß nicht, wie ich diese beiden Aussagen...
Ich möchte ein konzeptionelles Verständnis von Root Mean Squared Error (RMSE) und Mean Bias Deviation (MBD) erlangen. Nachdem ich diese Kennzahlen für meine eigenen Datenvergleiche berechnet habe, stellte ich oft verwirrt fest, dass der RMSE hoch ist (z. B. 100 kg), während der MBD niedrig ist (z....
Ich habe eine Umfrage bei einer Auswahl von Künstlern eingereicht. Eine der Fragen bestand darin, den Prozentsatz des Einkommens anzugeben, der sich ergibt aus: künstlerischer Tätigkeit, staatlicher Unterstützung, privater Rente, Tätigkeiten, die nicht mit Kunst zu tun haben. Ungefähr 65% der...
Laut diesem Tutorial zum Tiefenlernen wird Gewichtsabnahme (Regularisierung) normalerweise nicht auf die Verzerrungsterme angewendet. B Warum? Welche Bedeutung (Intuition) steckt
Ich habe diese Lernkurve erstellt und möchte wissen, ob mein SVM-Modell unter Voreingenommenheit oder Varianz leidet. Wie kann ich das aus dieser Grafik
Ich habe kürzlich eine Frage gestellt, die nach einer mathematischen Interpretation / Intuition hinter der Elementargleichung für Stichprobenmittelwert und Varianz sucht: , geometrisch oder auf andere Weise.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Aber jetzt bin ich...
Geschlossen . Diese Frage erfordert Details oder Klarheit . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Fügen Sie Details hinzu und klären Sie das Problem, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren ....
Sind Bayes-Schätzer immun gegen Selektionsverzerrungen? Die meisten Veröffentlichungen, in denen die Schätzung in hoher Dimension erörtert wird, z. B. Daten zur gesamten Genomsequenz, werfen häufig das Problem der Selektionsverzerrung auf. Die Auswahlverzerrung ergibt sich aus der Tatsache, dass,...
Wenn wir einen ausgewachsenen Entscheidungsbaum (dh einen nicht beschnittenen Entscheidungsbaum) betrachten, weist er eine hohe Varianz und eine geringe Verzerrung auf. Bagging und Random Forests verwenden diese Modelle mit hoher Varianz und aggregieren sie, um die Varianz zu verringern und damit...
Bedeutet jeder den anderen? Wenn nicht, impliziert das eine das andere? Warum Warum nicht? Dieses Problem trat als Antwort auf einen Kommentar zu einer Antwort auf, die ich hier gepostet habe . Obwohl die Google-Suche in den relevanten Begriffen nichts hervorbrachte, was besonders nützlich schien,...
Mir ist der Ramsey-Reset-Test bekannt, der möglicherweise nichtlineare Abhängigkeiten erkennt. Wenn Sie jedoch nur einen der Regressionskoeffizienten (lediglich lineare Abhängigkeiten) wegwerfen, können Sie abhängig von den Korrelationen eine Verzerrung erhalten. Dies wird vom Reset-Test...
Ich habe gerade etwas über das Konzept des Bootstrapens gelernt und eine naive Frage kam mir in den Sinn: Wenn wir immer zahlreiche Bootstrap-Beispiele unserer Daten generieren können, warum sollten wir uns überhaupt die Mühe machen, mehr "echte" Daten zu erhalten? Ich glaube, ich habe eine...
Ich frage mich, wie eine instrumentelle Variable die Auswahlverzerrung bei der Regression angeht. Hier ist das Beispiel, an dem ich kaue: In Mostly Harmless Econometrics diskutieren die Autoren eine IV-Regression in Bezug auf Militärdienst und Einkommen im späteren Leben. Die Frage ist: "Steigert...
Es ist seit geraumer Zeit bekannt, dass das jüngste Alter, in dem sich Schachspieler für den Großmeistertitel qualifizieren konnten, seit den 1950er-Jahren erheblich zurückgegangen ist. Derzeit sind fast 30 Spieler vor ihrem 15. Geburtstag Großmeister geworden . Auf Chess Stack Exchange gibt es...
Ich versuche zu verstehen, warum OLS einen voreingenommenen Schätzer für einen AR (1) -Prozess liefert. Betrachten Sie In diesem Modell wird die strikte Exogenität verletzt, dh und sind korreliert, aber und \ epsilon_t sind nicht korreliert . Aber wenn dies zutrifft, warum gilt dann die folgende...
Dies ähnelt Bootstrap: Die Schätzung liegt außerhalb des Konfidenzintervalls Ich habe einige Daten, die die Anzahl der Genotypen in einer Population darstellen. Ich möchte die genetische Vielfalt mithilfe des Shannon-Index abschätzen und mithilfe von Bootstrapping ein Konfidenzintervall generieren....
Als Beispiel begegne ich oft Studenten, die wissen, dass Observed ein voreingenommener Schätzer für Population R 2 ist . Wenn sie dann ihre Berichte schreiben, sagen sie Dinge wie:R2R2R^2R2R2R^2 "Ich habe Observed und Adjusted R 2 berechnet , und sie waren ziemlich ähnlich, was darauf hindeutet,...
Angenommen, ist ein unvoreingenommener Schätzer für . Dann ist natürlich . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Wie erklärt man das einem Laien? In der Vergangenheit habe ich gesagt , dass Sie eine bessere Annäherung an erhalten, wenn...
Wie interpretieren Sie den Koeffizienten des inversen Mills-Verhältnisses (Lambda) im zweistufigen Heckman-Modell
Ich habe ein Bootstrapping mit einem gemischten Modell durchgeführt (mehrere Variablen mit Interaktion und eine Zufallsvariable). Ich habe dieses Ergebnis erhalten (nur teilweise): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap...