Wie interpretieren Sie den Koeffizienten des inversen Mills-Verhältnisses (Lambda) im zweistufigen Heckman-Modell
Ich möchte einige Fakten zu Maximum Likelihood Estimators (MLEs) für logistische Regressionen verstehen. Stimmt es, dass die MLE für die logistische Regression im Allgemeinen voreingenommen ist? Ich würde Ja sagen". Ich weiß zum Beispiel, dass die Probendimension mit der asymptotischen Verzerrung...
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...
Ich arbeite derzeit an einer Metaanalyse, für die ich mehrere in Stichproben verschachtelte Effektgrößen analysieren muss. Ich bin Teil von Cheungs (2014) dreistufigem Metaanalyse-Ansatz zur Metaanalyse abhängiger Effektgrößen im Gegensatz zu einigen anderen möglichen Strategien (z. B. Ignorieren...
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,...
Okay - meine ursprüngliche Nachricht konnte keine Antwort auslösen. Lassen Sie mich die Frage anders stellen. Ich werde zunächst mein Verständnis der Schätzung aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive erläutern. Ich habe keine formelle Ausbildung und es würde mich nicht überraschen, wenn...
Nehmen Sie die folgende lineare Beziehung an: , wobei die abhängige Variable ist, eine einzelne unabhängige Variable und der Fehlerterm.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Nach Stock & Watson (Einführung in die Ökonometrie; Kapitel 4 ) ist die...
Geschlossen . Diese Frage basiert auf Meinungen . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie durch Bearbeiten dieses Beitrags mit Fakten und Zitaten beantwortet werden kann . Geschlossen vor 2 Jahren . Trotz der wichtigen,...
Gibt es einen Unterschied zwischen den folgenden Begriffen oder sind sie gleich? Vorspannen Systematische Voreingenommenheit Systematische Fehler Wenn es dann Unterschiede gibt, erklären Sie diese bitte. Können diese Fehler reduziert werden, wenn man die Stichprobengröße erhöht? UPDATE: Mein...
Gibt es Methoden zur Korrektur von Verzerrungen im Cox-Proportional-Hazard-Modell, die durch nicht zufällig ausgewählte Stichproben verursacht werden (so etwas wie Heckmans Korrektur)? Hintergrund : Nehmen wir an, die Situation sieht wie folgt aus: - In den ersten zwei Jahren werden alle Kunden...
Ich bin ein bisschen verwirrt. Ich habe dieses Papier gelesen, in dem erklärt wurde, dass die Absacktechnik die Varianz stark verringert und die Vorspannung nur geringfügig erhöht. Ich habe es nicht verstanden, warum es die Varianz reduziert. Ich weiß, was Varianz und Voreingenommenheit sind. Bias...
Hastie et al. "Die Elemente des statistischen Lernens" (2009) betrachten einen Datenerzeugungsprozess mit und .Y=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Sie zeigen die folgende...
Das Buch Elemente des statistischen Lernens (online als PDF verfügbar) behandelt die optimistische Tendenz (7.21, Seite 229). Es heißt, dass der Optimismus-Bias die Differenz zwischen dem Trainingsfehler und dem In-Sample-Fehler ist (Fehler, der beobachtet wird, wenn an jedem der ursprünglichen...
Ich führe eine mehrstufige Metaanalyse durch, die einige Artikel mit mehreren Ergebnissen enthält. Deshalb benutze ich die rma.mv()Funktion. Beispielcode: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) Ich habe zwei Fragen: Ich las in einer früheren Abfrage , dass bei der Verwendung...
In diesem ( Bayesianische Inferenz für Varianzkomponenten, die nur Fehlerkontraste verwenden , Harville, 1974) behauptet der Autor als "bekannt" Beziehung ", für eine lineare Regression wobei y = X
Ich lese Deep Learning von Ian Goodfellow et al. Es führt Bias als B i a s ( θ ) = E.( θ^) - θB.icheins(θ)=E.(θ^)- -θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta wo und werden die geschätzten Parameter und der zugrunde liegende reelle Parameter, respectively.θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Konsistenz, auf der anderen...
Ich mache Hausaufgaben zu Entscheidungsbäumen und eine der Fragen, die ich beantworten muss, lautet: "Warum sind Schätzer aus voreingenommenen Bäumen aufgebaut und wie hilft das Absacken, ihre Varianz zu verringern?". Jetzt weiß ich, dass überangepasste Modelle tendenziell eine sehr geringe...
Ich habe gelesen, dass eine ausgelassene Kreuzvalidierung eine relativ „unvoreingenommene Schätzung der tatsächlichen Generalisierungsleistung“ liefert (z. B. hier ) und dass dies eine vorteilhafte Eigenschaft des ausgelassenen Lebenslaufs ist. Ich sehe jedoch nicht, wie sich dies aus den...
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...
Kennen Sie eine Referenz oder einen Namen für die folgende Methode, um zu untersuchen, ob eine komplexe Modellierungstechnik verzerrt ist?T.TT Wenden Sie auf den Originaldatensatz an. Messen Sie die Leistung (z. B. R-Quadrat in der Regressionseinstellung).T.TT Permutieren Sie die Antwortvariable...