Questions marquées «consistency»

Fait généralement référence à la propriété d'une procédure statistique d'aller au «bon» endroit lorsque la taille de l'échantillon tend vers l'infini, se référant principalement aux estimateurs convergeant vers la valeur réelle du paramètre lorsque la taille de l'échantillon diverge. Utilisez également pour la cohérence de Fisher, la propriété selon laquelle un estimateur appliqué à la population complète donne la bonne réponse.

2
pourquoi l'impartialité n'implique pas la cohérence
Je lis l'apprentissage en profondeur par Ian Goodfellow et al. Il introduit un biais car Bias(θ)=E(θ^)−θBias(θ)=E(θ^)−θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta où et sont respectivement le paramètre estimé et le paramètre réel sous-jacent.θ^θ^\hat\thetaθθ\theta La cohérence, d'autre part, est définie par ce qui signifie que pour tout , aslimm→∞θ^m=θlimm→∞θ^m=θ\mathrm{lim}_{m\to\infty}\hat\theta_m=\thetaϵ>0ϵ>0\epsilon > 0P(|θ^m−θ|>ϵ)→0P(|θ^m−θ|>ϵ)→0P(|\hat\theta_m-\theta|>\epsilon)\to0m→∞m→∞m\to\infty Ensuite, il dit que la …

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.