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...
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...
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...
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...
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...
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?
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...
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 ensembles de données...
J'essaie de comprendre pourquoi OLS donne un estimateur biaisé d'un processus AR (1). Considérez Dans ce modèle, l'exogénéité stricte est violée, c'est-à-dire que et sont corrélés mais et sont pas corrélés. Mais si cela est vrai, pourquoi la dérivation simple suivante ne tient-elle pas?...
Si nous considérons un arbre de décision complet (c'est-à-dire un arbre de décision non élagué), il présente une variance élevée et un faible biais. L'ensachage et les forêts aléatoires utilisent ces modèles à variance élevée et les agrègent afin de réduire la variance et ainsi améliorer la...
Ceci est similaire à Bootstrap: l'estimation est en dehors de l'intervalle de confiance J'ai quelques données qui représentent le nombre de génotypes dans une population. Je veux estimer la diversité génétique à l'aide de l'indice de Shannon et générer également un intervalle de confiance à l'aide...
Je viens d'apprendre le concept de bootstrap, et une question naïve m'est venue à l'esprit: si nous pouvons toujours générer de nombreux échantillons bootstrap de nos données, pourquoi se donner la peine d'obtenir davantage de données "réelles"? Je pense avoir une explication, dites-moi si j'ai...
Je me demande comment une variable instrumentale aborde le biais de sélection dans la régression. Voici l'exemple que je mâche: dans la plupart des économétries inoffensives , les auteurs discutent d'une régression IV relative au service militaire et aux gains plus tard dans la vie. La question...
On sait depuis un certain temps que le plus jeune âge auquel les joueurs d'échecs ont réussi à se qualifier pour le titre de grand maître a considérablement diminué depuis les années 1950, et il y a actuellement près de 30 joueurs qui sont devenus grands maîtres avant leur 15e anniversaire ....
Les estimateurs bayésiens sont-ils à l'abri du biais de sélection? La plupart des articles qui traitent de l'estimation en haute dimension, par exemple, les données de séquence du génome entier, soulèvent souvent la question du biais de sélection. Le biais de sélection provient du fait que, bien...
Je connais le test de réinitialisation Ramsey qui peut détecter des dépendances non linéaires. Cependant, si vous jetez simplement l'un des coefficients de régression (simplement des dépendances linéaires), vous pouvez obtenir un biais, selon les corrélations. Ceci n'est évidemment pas détecté par...
Par exemple, je rencontre souvent des étudiants qui savent que le observé est un estimateur biaisé de la R 2 de la population . Puis, lors de la rédaction de leurs rapports, ils disent des choses comme:R2R2R^2R2R2R^2 «J'ai calculé Observé et ajusté R 2 , et ils étaient assez similaires, ce qui...
Comment interprétez-vous le coefficient du ratio de Mills inverse (lambda) dans le modèle Heckman en deux étapes
D'accord - mon message d'origine n'a pas réussi à obtenir une réponse; alors, permettez-moi de poser la question différemment. Je commencerai par expliquer ma compréhension de l'estimation d'un point de vue théorique de la décision. Je n'ai aucune formation formelle et cela ne m'étonnerait pas si...
Je crois comprendre que l'estimation de validation croisée multipliée par k de l'erreur de test sous-estime généralement l'erreur de test réelle. Je ne comprends pas pourquoi c'est le cas. Je vois pourquoi l'erreur de formation est généralement inférieure à l'erreur de test - parce que vous...