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...
¿Cómo interpreta el coeficiente de la relación inversa de Mills (lambda) en el modelo Heckman de dos pasos
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...
Actualmente estoy trabajando en un metanálisis, para el cual necesito analizar múltiples tamaños de efectos anidados dentro de las muestras. Soy parcial al enfoque de metanálisis de tres niveles de Cheung (2014) para el metanálisis de tamaños de efectos dependientes, a diferencia de algunas de las...
Hice un arranque con un modelo mixto (varias variables con interacción y una variable aleatoria). Obtuve este resultado (solo parcial): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1*...
Me gustaría entender un par de hechos sobre estimadores de máxima verosimilitud (MLE) para regresiones logísticas. ¿Es cierto que, en general, el MLE para la regresión logística está sesgado? Yo diría que sí". Sé, por ejemplo, que la dimensión de la muestra está relacionada con el sesgo...
¿Hay alguna diferencia entre los siguientes términos o son los mismos? Parcialidad Sesgo sistemático Errores sistemáticos Si existen algunas diferencias, explíquelas. ¿Se pueden reducir estos errores cuando se aumenta el tamaño de la muestra? ACTUALIZACIÓN: Mi campo de interés es la...
¿Hay algún método para corregir el sesgo en el modelo de riesgo proporcional de Cox causado por una muestra seleccionada al azar (algo así como la corrección de Heckman)? Antecedentes : Digamos que la situación es la siguiente: - Durante los primeros dos años, todos los clientes son aceptados....
Estoy leyendo aprendizaje profundo por Ian Goodfellow et al. Introduce el sesgo como donde y son el parámetro estimado y el parámetro real subyacente, respectivamente.Bias(θ)=E(θ^)−θBias(θ)=E(θ^)−θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\thetaθ^θ^\hat\thetaθθ\theta La consistencia, por otro lado, está...
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . A pesar...
Estoy teniendo un poco de confusión. Estaba leyendo este documento donde explicaba que la técnica de embolsado reduce en gran medida la varianza y solo aumenta ligeramente el sesgo. No lo entendí, ¿cómo es que reduce la varianza? Sé lo que es la varianza y el sesgo. El sesgo es la incapacidad del...
Hastie y col. "Los elementos del aprendizaje estadístico" (2009) consideran un proceso de generación de datos con E ( ε ) = 0 y Var ( ε ) = σ 2 ε .Y= f( X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) +
El libro Elementos del aprendizaje estadístico (disponible en PDF en línea) analiza el sesgo optimista (7.21, página 229). Establece que el sesgo de optimismo es la diferencia entre el error de entrenamiento y el error en la muestra (error observado si tomamos muestras de nuevos valores de...
Estoy realizando un metanálisis multinivel que incluye algunos artículos con múltiples resultados. Por lo tanto, estoy usando la rma.mv()función. Código de ejemplo: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) Tengo dos preguntas: Leí en una consulta anterior que cuando se usa...
En este artículo , ( Inferencia bayesiana para componentes de varianza usando solo contrastes de error , Harville, 1974), el autor afirma es un "bien conocido relación ", para una regresión lineal
Estoy haciendo una tarea sobre árboles de decisión, y una de las preguntas que tengo que responder es "¿Por qué los estimadores están construidos a partir de árboles sesgados, y cómo ayuda el embolsado a reducir su variación?". Ahora, sé que los modelos sobreajustados tienden a tener un sesgo...
Suponga la siguiente relación lineal: Yi=β0+β1Xi+uiYyo=β0 0+β1Xyo+tuyoY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , donde YiYyoY_i es la variable dependiente, XiXyoX_i una variable independiente y uituyou_i el término de error. Según Stock & Watson (Introducción a la Econometría; Capítulo 4 ), el...
He leído que la validación cruzada de dejar uno fuera proporciona una estimación relativamente "imparcial del verdadero rendimiento de generalización" (por ejemplo, aquí ) y que esta es una propiedad ventajosa del CV de dejar uno fuera. Sin embargo, no veo cómo esto se deduce de las propiedades...
Quiero calcular el parámetro de la distribución exponencial partir de una población de muestra sacada de esta distribución en condiciones sesgadas. Hasta donde sé, para una muestra de n valores, el estimador habitual es . Sin embargo, mi muestra está sesgada de la siguiente manera:λλ\lambdami- λ...
Supongamos que son series de tiempo con , ( y es similar a la de , pero cambia cuando el dummy = 1). y , . En un entorno real, esto será un rendimiento periódico del mercado de valores sobre empresas (pero puede ignorar esto). Hay un ficticio, que es igual a la unidad sobre e igual a cero en caso...