Différence entre la valeur attendue d'un estimateur de paramètre et la valeur réelle du paramètre. N'utilisez PAS cette balise pour faire référence au [biais-terme] / [biais-nœud] (c'est-à-dire [l'interception]).
CrossValidated a plusieurs questions sur le moment et la manière d'appliquer la correction du biais des événements rares par King et Zeng (2001) . Je cherche quelque chose de différent: une démonstration minimale basée sur la simulation que le biais existe. En particulier, King et Zeng State "... dans les …
Quand le mot «biais» a-t-il été inventé pour signifier ?E [ θ^- θ ]E[θ^−θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] La raison pour laquelle j'y pense en ce moment est parce que je semble me rappeler Jaynes, dans son texte de théorie des probabilités , critiquant l'utilisation du mot "biais" utilisé pour décrire cette formule et …
Je travaille sur un projet de Machine Learning avec des données déjà (fortement) biaisées par la sélection des données. Supposons que vous ayez un ensemble de règles codées en dur. Comment construire un modèle d'apprentissage automatique pour le remplacer, alors que toutes les données qu'il peut utiliser sont des données …
Je souffre d'une panne d'électricité. On m'a présenté l'image suivante pour présenter le compromis biais-variance dans le contexte de la régression linéaire: Je peux voir qu'aucun des deux modèles ne correspond bien - le "simple" n'apprécie pas la complexité de la relation XY et le "complexe" est juste trop adapté, …
Pouvez-vous fournir un exemple d'estimateur MLE de la moyenne biaisée? Je ne cherche pas d'exemple qui casse les estimateurs MLE en général en violant les conditions de régularité. Tous les exemples que je peux voir sur Internet se réfèrent à la variance, et je n'arrive pas à trouver quoi que …
J'ai une question sur le biais variable omis dans la régression logistique et linéaire. Supposons que j'omet certaines variables d'un modèle de régression linéaire. Imaginez que ces variables omises ne sont pas corrélées avec les variables que j'ai incluses dans mon modèle. Ces variables omises ne biaisent pas les coefficients …
J'essaie de comprendre le compromis biais-variance, la relation entre le biais de l'estimateur et le biais du modèle, et la relation entre la variance de l'estimateur et la variance du modèle. Je suis arrivé à ces conclusions: Nous avons tendance à surajuster les données lorsque nous négligeons le biais de …
Cette question fait référence à l'article de Galit Shmueli "Expliquer ou prédire" . Plus précisément, dans la section 1.5, «Expliquer et prédire sont différents», le professeur Shmueli écrit: Dans la modélisation explicative, l'accent est mis sur la minimisation du biais pour obtenir la représentation la plus précise de la théorie …
Des questions Cela dépend-il si l'arbre est peu profond ou profond? Ou peut-on dire cela indépendamment de la profondeur / des niveaux de l'arbre? Pourquoi le biais est-il faible et la variance élevée? Veuillez expliquer intuitivement et mathématiquement
Une hypothèse de base de l'utilisation de modèles de régression pour l'inférence est que «tous les prédicteurs pertinents» ont été inclus dans l'équation de prédiction. La justification est que le fait de ne pas inclure un facteur important du monde réel conduit à des coefficients biaisés et donc à des …
J'ai lu maintes et maintes fois que la validation croisée "Leave-one-out" a une grande variance en raison du grand chevauchement des plis de formation. Cependant, je ne comprends pas pourquoi: les performances de la validation croisée ne devraient-elles pas être très stables (faible variance) exactement parce que les ensembles d'entraînement …
J'ai toujours du mal à obtenir la véritable essence du problème des paramètres accessoires. J'ai lu à plusieurs reprises que les estimateurs à effets fixes des modèles de données de panel non linéaires peuvent être gravement biaisés en raison du problème de paramètre incident "bien connu". Lorsque je demande une …
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Je m'intéresse aux modèles qui ont un biais qui rétrécit plus rapidement que O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) , mais où l'erreur ne diminue pas à ce rythme plus rapide car l'écart se rétrécit toujours comme O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) . En particulier, je voudrais …
Un ami représente un client en appel, après un procès pénal au cours duquel il semble que la sélection du jury ait été biaisée sur le plan racial. Le jury était composé de 30 personnes, réparties en 4 groupes raciaux. L'accusation a utilisé des défis impératifs pour éliminer 10 de …
En psychologie et dans d'autres domaines, une forme de régression par étapes est souvent employée et implique les éléments suivants: Examinez les prédicteurs restants (il n'y en a pas dans le modèle au début) et identifiez le prédicteur qui entraîne le plus grand changement du carré r; Si la valeur …
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