Statistiques et Big Data bias

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Qu'est-ce qu'une estimation impartiale du carré R de la population?

Je souhaite obtenir une estimation non biaisée de R2R2R^2 dans une régression linéaire multiple. À la réflexion, je peux penser à deux valeurs différentes qu'une estimation non biaisée de pourrait essayer de faire correspondre.R2R2R^2 Hors échantillon :R2R2R^2 le carré r qui serait obtenu si l'équation de régression obtenue à partir …

14 estimation multiple-regression r-squared bias

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Pas de terme de régularisation pour l'unité de biais dans le réseau neuronal

Selon ce tutoriel sur l'apprentissage en profondeur , la décroissance du poids (régularisation) n'est généralement pas appliquée aux termes de biais b pourquoi? Quelle est la signification (l'intuition) derrière cela?

14 machine-learning neural-networks bias regularization

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Compréhension intuitive de la différence entre cohérent et asymptotiquement non biaisé

J'essaie d'obtenir une compréhension intuitive et de ressentir la différence et la différence pratique entre le terme cohérent et asymptotiquement impartial. Je connais leurs définitions mathématiques / statistiques, mais je cherche quelque chose d'intuitif. Pour moi, en regardant leurs définitions individuelles, ils semblent presque être la même chose. Je réalise …

14 bias convergence unbiased-estimator asymptotics intuition

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Une régression est-elle causale s'il n'y a pas de variables omises?

Une régression de yyy sur xxx n'a pas besoin d'être causale s'il y a des variables omises qui influencent à la fois xxx et yyy . Mais si ce n'est pour les variables omises et l'erreur de mesure, une régression est-elle causale? Autrement dit, si toutes les variables possibles sont …

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Comment traiter les réponses aux sondages illogiques

J'ai soumis un sondage à un échantillon d'artistes. L'une des questions était d'indiquer le pourcentage des revenus provenant: de l'activité artistique, du soutien gouvernemental, de la pension privée, des activités non liées aux arts. Environ 65% des individus ont répondu que la somme du pourcentage est de 100. Les autres …

13 survey bias

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Pourquoi la moyenne arithmétique est-elle plus petite que la moyenne de distribution dans une distribution log-normale?

Donc, j'ai un processus aléatoire générant distribution log-normale des variables aléatoires . Voici la fonction de densité de probabilité correspondante:XXX Je voulais estimer la distribution de quelques instants de cette distribution d'origine, disons le 1er moment: la moyenne arithmétique. Pour ce faire, j'ai dessiné 100 variables aléatoires 10000 fois afin …

13 estimation bias fitting lognormal moments

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Décomposition de la variance de biais

Dans la section 3.2 de Bishop's Pattern Recognition and Machine Learning , il discute de la décomposition biais-variance, déclarant que pour une fonction de perte au carré, la perte attendue peut être décomposée en un terme de biais au carré (qui décrit la distance entre les prévisions moyennes et la …

13 self-study variance bias regularization loss-functions

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Pourquoi Daniel Wilks (2011) dit-il que la régression en composantes principales «sera biaisée»?

Dans Statistical Methods in the Atmospheric Sciences , Daniel Wilks note que la régression linéaire multiple peut entraîner des problèmes s'il existe de très fortes intercorrélations entre les prédicteurs (3e édition, pages 559-560): Une pathologie qui peut se produire dans une régression linéaire multiple est qu'un ensemble de variables prédictives …

13 regression pca bias

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Compréhension conceptuelle de l'erreur quadratique moyenne et de l'écart de biais moyen

J'aimerais acquérir une compréhension conceptuelle de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et de l'écart de biais moyen (MBD). Après avoir calculé ces mesures pour mes propres comparaisons de données, j'ai souvent été perplexe de constater que le RMSE est élevé (par exemple, 100 kg), tandis que le MBD est faible (par …

13 standard-deviation bias

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Pourquoi prétend-on qu'un échantillon est souvent plus précis qu'un recensement?

Lors de l'apprentissage du cours d'échantillonnage, je rencontre les deux énoncés suivants: 1) L'erreur d'échantillonnage entraîne principalement une variabilité, les erreurs de non-échantillonnage entraînent un biais. 2) En raison d'une erreur de non-échantillonnage, un échantillon est souvent plus précis qu'un RECENSEMENT. Je ne sais pas comment comprendre ces deux déclarations. …

13 estimation sampling survey bias

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Pourquoi est-il mal d'arrêter un test A / B avant que la taille d'échantillon optimale soit atteinte?

Je suis en charge de présenter les résultats des tests A / B (exécutés sur les variantes du site) dans mon entreprise. Nous exécutons le test pendant un mois, puis vérifions les valeurs de p à intervalles réguliers jusqu'à ce que nous atteignions la signification (ou abandonnons si la signification …

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

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Comment savoir si une courbe d'apprentissage du modèle SVM souffre de biais ou de variance?

J'ai créé cette courbe d'apprentissage et je veux savoir si mon modèle SVM souffre de biais ou de variance? Comment puis-je conclure cela à partir de ce graphique?

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Qu'est-ce que la correction de biais? [fermé]

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 4 ans . J'ai vu de nombreux endroits où ils ont des …

12 bias bias-correction

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Intuition mathématique de l'équation de biais-variance

J'ai récemment posé une question à la recherche d'une interprétation / intuition mathématique derrière l'équation élémentaire reliant la moyenne et la variance de l'échantillon: E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 , géométrique ou autre. Mais maintenant, je suis curieux de savoir l'équation de compromis biais-variance superficiellement similaire. 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^)+Biais(θ^,θ)2 \begin{eqnarray} \text{MSE}(\hat{\theta}) = …

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Quelle est la différence entre l'impartialité asymptotique et la cohérence?

Est-ce que chacun implique l'autre? Sinon, l'un implique-t-il l'autre? Pourquoi pourquoi pas? Ce problème est survenu en réponse à un commentaire sur une réponse que j'ai publiée ici . Bien que google recherchant les termes pertinents n'ait rien produit qui semblait particulièrement utile, j'ai remarqué une réponse sur l'échange de …

12 mathematical-statistics bias unbiased-estimator estimators consistency

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