Statistiken und Big Data bias

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Was ist eine unvoreingenommene Schätzung der Bevölkerung R-Quadrat?

Ich bin daran interessiert, eine unvoreingenommene Schätzung von in einer multiplen linearen Regression zu erhalten.R2R2R^2 Bei der Reflexion kann ich mir zwei verschiedene Werte vorstellen, mit denen eine unvoreingenommene Schätzung von übereinstimmen könnte.R2R2R^2 Out of sample :R2R2R^2 das r-Quadrat, das erhalten würde, wenn die aus der Stichprobe erhaltene Regressionsgleichung (dh …

14 estimation multiple-regression r-squared bias

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Intuitives Verständnis des Unterschieds zwischen konsistent und asymptotisch unvoreingenommen

Ich versuche, ein intuitives Verständnis und Gefühl für den Unterschied und den praktischen Unterschied zwischen dem Begriff konsistent und asymptotisch unvoreingenommen zu bekommen. Ich kenne ihre mathematischen / statistischen Definitionen, suche aber etwas Intuitives. Wenn ich ihre individuellen Definitionen betrachte, scheinen sie mir fast dasselbe zu sein. Mir ist klar, …

14 bias convergence unbiased-estimator asymptotics intuition

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Wie behandelt man unlogische Umfrageantworten?

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 Personen haben geantwortet, so dass die Summe des Prozentsatzes …

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Ist eine Regression kausal, wenn keine Variablen ausgelassen werden?

Eine Regression von yyy auf xxx muss nicht kausal sein, wenn Variablen ausgelassen werden, die sowohl xxx als auch yyy . Aber wenn nicht für ausgelassene Variablen und Messfehler, ist eine Regression kausal? Das heißt, wenn jede mögliche Variable in der Regression enthalten ist?

13 regression bias causality

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Warum ist das arithmetische Mittel kleiner als das Verteilungsmittel in einer logarithmischen Normalverteilung?

Ich habe also einen zufälligen Prozess, der logarithmisch normalverteilte Zufallsvariablen . Hier ist die entsprechende Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion:XXX Ich wollte die Verteilung einiger Momente dieser ursprünglichen Verteilung schätzen , sagen wir den ersten Moment: das arithmetische Mittel. Zu diesem Zweck habe ich 100 Zufallsvariablen 10000-mal gezeichnet, um 10000-Schätzungen des arithmetischen Mittels zu …

13 estimation bias fitting lognormal moments

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Bias-Varianz-Zerlegung

In Abschnitt 3.2 von Bishops Mustererkennung und maschinellem Lernen erörtert er die Bias-Varianz-Zerlegung und erklärt, dass für eine quadratische Verlustfunktion der erwartete Verlust in einen quadratischen Bias-Term zerlegt werden kann (der beschreibt, wie weit die durchschnittlichen Vorhersagen von den wahren abweichen Modell), ein Varianzterm (der die Streuung der Vorhersagen um …

13 self-study variance bias regularization loss-functions

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Warum sagt Daniel Wilks (2011), dass die Regression der Hauptkomponenten „voreingenommen sein wird“?

In Statistical Methods in the Atmospheric Sciences stellt Daniel Wilks fest, dass multiple lineare Regression zu Problemen führen kann, wenn zwischen den Prädiktoren sehr starke Wechselbeziehungen bestehen (3. Auflage, Seite 559-560): Eine Pathologie, die bei der multiplen linearen Regression auftreten kann, besteht darin, dass ein Satz von Prädiktorvariablen mit starken …

13 regression pca bias

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Konzeptionelles Verständnis des mittleren quadratischen Fehlers und der mittleren Abweichung

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. B. weniger als …

13 standard-deviation bias

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Warum wird behauptet, dass eine Stichprobe oft genauer ist als eine Volkszählung?

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 verstehen soll. Was ist die zugrunde liegende Logik, um diese beiden …

13 estimation sampling survey bias

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Warum ist es falsch, einen A / B-Test abzubrechen, bevor die optimale Stichprobengröße erreicht ist?

Ich bin dafür verantwortlich, die Ergebnisse von A / B-Tests (die auf Website-Variationen ausgeführt werden) in meinem Unternehmen zu präsentieren. Wir führen den Test einen Monat lang durch und überprüfen dann die p-Werte in regelmäßigen Abständen, bis wir die Signifikanz erreichen (oder geben auf, wenn die Signifikanz nach längerer Durchführung …

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

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Wie kann man feststellen, ob eine Lernkurve aus dem SVM-Modell eine Verzerrung oder Varianz aufweist?

Ich habe diese Lernkurve erstellt und möchte wissen, ob mein SVM-Modell unter Voreingenommenheit oder Varianz leidet. Wie kann ich das aus dieser Grafik schließen?

12 machine-learning svm bias train

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Kein Regularisierungsterm für die Bias-Einheit im neuronalen Netz

Laut diesem Tutorial zum Tiefenlernen wird Gewichtsabnahme (Regularisierung) normalerweise nicht auf die Verzerrungsterme angewendet. B Warum? Welche Bedeutung (Intuition) steckt dahinter?

12 machine-learning neural-networks bias regularization

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Was ist eine Bias-Korrektur? [geschlossen]

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 . Ich habe viele Stellen gesehen, an denen sie Eingabe- / Ausgabe-Datasets …

12 bias bias-correction

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Mathematische Intuition der Bias-Varianz-Gleichung

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 neugierig auf die oberflächlich ähnliche Bias-Varianz-Kompromissgleichung. (Formeln ausWikipedia)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 ] &=& …

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Abweichung im Durchschnittsalter für die Titelqualifikation des Großmeisters nach Altersgruppen?

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 jedoch eine Frage: Wie alt ist das …

11 survival bias population censoring subset

Als «bias» getaggte Fragen