La diferencia entre el valor esperado de un estimador de parámetros y el valor verdadero del parámetro. NO use esta etiqueta para referirse al [término de sesgo] / [nodo de sesgo] (es decir, la [intercepción]).
¿Cómo se comparan los diferentes métodos de validación cruzada en términos de varianza y sesgo del modelo? Mi pregunta está en parte motivada por este hilo: número óptimo de pliegues en la validación cruzada de - pliegues : ¿es el CV de dejar uno solo siempre la mejor opción? KKK K. La respuesta...
El título del Comentario en Nature Scientists se levanta contra la significación estadística comienza con: Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane y más de 800 signatarios piden el fin de los reclamos publicitados y el rechazo de posibles efectos cruciales. y luego contiene...
Estoy buscando una explicación intuitiva de la compensación de sesgo-varianza, tanto en general como específicamente en el contexto de la regresión
Leí muchos artículos académicos evolutivos / ecológicos, a veces con el objetivo específico de ver cómo se usan las estadísticas 'en el mundo real' fuera del libro de texto. Normalmente tomo las estadísticas en los documentos como gospel y utilizo los documentos para ayudar en mi aprendizaje...
Soy un econ / stat major. Soy consciente de que los economistas han tratado de modificar sus suposiciones sobre el comportamiento humano y la racionalidad identificando situaciones en las que las personas no se comportan racionalmente. Por ejemplo, supongamos que le ofrezco una probabilidad del...
Es obvio muchas veces por qué uno prefiere un estimador imparcial. Pero, ¿hay alguna circunstancia en la que podamos preferir un estimador sesgado sobre uno
Me imagino que cuanto mayor es el coeficiente de una variable, más capacidad tiene el modelo para "oscilar" en esa dimensión, lo que brinda una mayor oportunidad de ajustar el ruido. Aunque creo que tengo un sentido razonable de la relación entre la varianza en el modelo y los coeficientes grandes,...
Varios documentos metodológicos (por ejemplo, Egger et al 1997a, 1997b) discuten el sesgo de publicación revelado por los metanálisis, utilizando gráficos en embudo como el que se muestra a continuación. El artículo de 1997b continúa diciendo que "si el sesgo de publicación está presente, se...
A menudo se afirma que bootstrapping puede proporcionar una estimación del sesgo en un estimador. Si es la estimación para alguna estadística, y son las réplicas de bootstrap (con i \ in \ {1, \ cdots, N \} ), entonces la estimación de bootstrap de sesgo es \ begin {ecation} \ mathrm {sesgo} _t...
He estado tratando de entender cómo la tasa de descubrimiento falso (FDR) debería informar las conclusiones del investigador individual. Por ejemplo, si su estudio tiene poca potencia, ¿debería descontar sus resultados incluso si son significativos en ? Nota: estoy hablando del FDR en el contexto...
Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...
Estoy haciendo un experimento numérico que consiste en muestrear una distribución lognormal , y tratando de estimar los momentos por dos métodos:X∼ L N( μ ,σ)X∼Lnorte(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xnorte]mi[Xnorte]\mathbb{E}[X^n] Mirando la media muestral de laXnorteXnorteX^n Estimando y...
Tengo una confusión sobre los estimadores sesgados de máxima verosimilitud (ML). La matemática de todo el concepto es bastante clara para mí, pero no puedo entender el razonamiento intuitivo detrás de él. Dado un determinado conjunto de datos que tiene muestras de una distribución, que en sí misma...
Un análisis intermedio es un análisis de los datos en uno o más puntos de tiempo antes del cierre oficial del estudio con la intención de, por ejemplo, posiblemente terminar el estudio antes de tiempo. Según Piantadosi, S. ( Ensayos clínicos: una perspectiva metodológica ): " La estimación de un...
Supongamos que estoy tratando de estimar una gran cantidad de parámetros a partir de algunos datos de alta dimensión, utilizando algún tipo de estimaciones regularizadas. El regularizador introduce cierto sesgo en las estimaciones, pero aún puede ser una buena compensación porque la reducción en la...
Estoy luchando por comprender el concepto de sesgo en el contexto del análisis de regresión lineal. ¿Cuál es la definición matemática de sesgo? ¿Qué es exactamente sesgado y por qué / cómo? ¿Ejemplo
En términos de jerga de redes neuronales (y = Peso * x + sesgo), ¿cómo sabría qué variables son más importantes que otras? Tengo una red neuronal con 10 entradas, 1 capa oculta con 20 nodos y 1 capa de salida que tiene 1 nodo. No estoy seguro de cómo saber qué variables de entrada son más...
CrossValidated tiene varias preguntas sobre cuándo y cómo aplicar la corrección de sesgo de eventos raros por King y Zeng (2001) . Estoy buscando algo diferente: una demostración mínima basada en simulación de que existe el sesgo. En particular, el estado de King y Zeng "... en datos de eventos...
Cuando fue la palabra "sesgo" acuñado a media E[θ^−θ]E[θ^−θ]\mathbb{E}[\hat{\theta}-\theta] ? La razón por la que estoy pensando en esto ahora es porque parece recordar a Jaynes, en su texto de Teoría de la probabilidad , criticando el uso de la palabra "sesgo" utilizado para describir esta...