He enviado una encuesta a una muestra de artistas. Una de las preguntas era indicar el porcentaje de ingresos derivados de: actividad artística, apoyo gubernamental, pensión privada, actividades no relacionadas con las artes. Alrededor del 65% de los individuos respondieron de manera tal que la...
Al aprender el curso de muestreo, me encuentro con las siguientes dos afirmaciones: 1) El error de muestreo conduce principalmente a la variabilidad, los errores que no son de muestreo conducen al sesgo. 2) Debido a un error de no muestreo, una muestra es a menudo más precisa que un CENSO. No sé...
Entonces, tengo un proceso aleatorio que genera variables aleatorias distribuidas normalmente XXX. Aquí está la función de densidad de probabilidad correspondiente: Quería estimar la distribución de unos pocos momentos de esa distribución original, digamos el primer momento: la media aritmética....
Me gustaría obtener una comprensión conceptual del error cuadrático medio (RMSE) y la desviación media del sesgo (MBD). Después de calcular estas medidas para mis propias comparaciones de datos, a menudo me he quedado perplejo al descubrir que el RMSE es alto (por ejemplo, 100 kg), mientras que el...
¿Cada uno implica al otro? Si no, ¿implica uno el otro? ¿Por qué por qué no? Este problema surgió en respuesta a un comentario sobre una respuesta que publiqué aquí . Aunque la búsqueda en Google de los términos relevantes no produjo nada que pareciera particularmente útil, noté una respuesta en...
Creé esta curva de aprendizaje y quiero saber si mi modelo SVM sufre sesgos o variaciones. ¿Cómo puedo concluir eso de este
Yo hace poco hice una pregunta en busca de una interpretación matemática / intuición detrás de la ecuación primaria relacionada muestra de varianza media y: , geométrico o de otra manera.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Pero ahora tengo curiosidad por la ecuación...
Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . He visto muchos lugares donde tienen...
Estoy tratando de entender por qué OLS da un estimador sesgado de un proceso AR (1). Considere En este modelo, se viola la exogeneidad estricta, es decir, y están correlacionados pero y no están correlacionados. Pero si esto es cierto, ¿por qué no se cumple la siguiente derivación...
Si consideramos un árbol de decisión completamente desarrollado (es decir, un árbol de decisión no podado) tiene una alta varianza y un bajo sesgo. El ensacado y los bosques aleatorios usan estos modelos de alta varianza y los agregan para reducir la varianza y así mejorar la precisión de la...
Esto es similar a Bootstrap: la estimación está fuera del intervalo de confianza Tengo algunos datos que representan recuentos de genotipos en una población. Quiero estimar la diversidad genética usando el índice de Shannon y también generar un intervalo de confianza usando bootstrapping. Sin...
Acabo de aprender sobre el concepto de bootstrapping, y se me ocurrió una pregunta ingenua: si siempre podemos generar numerosas muestras de bootstrap de nuestros datos, ¿por qué molestarse en obtener más datos "reales"? Creo que tengo una explicación, por favor dígame si estoy en lo correcto:...
Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La...
Se sabe desde hace bastante tiempo que la edad más temprana en la que los jugadores de ajedrez lograron clasificarse para el título de gran maestro ha disminuido significativamente desde la década de 1950, y actualmente hay casi 30 jugadores que se convirtieron en gran maestro antes de cumplir 15...
¿Los estimadores de Bayes son inmunes al sesgo de selección? La mayoría de los artículos que discuten la estimación en alta dimensión, por ejemplo, datos de secuencia del genoma completo, a menudo plantean el problema del sesgo de selección. El sesgo de selección surge del hecho de que, aunque...
Soy consciente de la prueba Ramsey Reset que puede detectar dependencias no lineales. Sin embargo, si solo arroja uno de los coeficientes de regresión (meramente dependencias lineales), puede obtener un sesgo, dependiendo de las correlaciones. Obviamente, esto no es detectado por la prueba de...
Como ejemplo, a menudo encuentro estudiantes que saben que Observado es un estimador sesgado de Población . Luego, al escribir sus informes, dicen cosas como:R2R2R^2R2R2R^2 "He calculado observado y se ajustó , y que eran bastante similares, sugiriendo sólo una pequeña cantidad de sesgo en el...
¿Cómo interpreta el coeficiente de la relación inversa de Mills (lambda) en el modelo Heckman de dos pasos
De acuerdo, mi mensaje original no pudo obtener una respuesta; entonces, déjenme plantear la pregunta de otra manera. Comenzaré explicando mi comprensión de la estimación desde una perspectiva teórica de decisión. No tengo entrenamiento formal y no me sorprendería si mi pensamiento es defectuoso de...
Tengo entendido que la estimación de validación cruzada k-fold del error de prueba generalmente subestima el error de prueba real. Estoy confundido por qué este es el caso. ¡Veo por qué el error de entrenamiento es generalmente más bajo que el error de prueba, porque estás entrenando el modelo con...