¿Conoces una referencia o nombre para la siguiente forma de investigar si una técnica de modelado compleja TTT es parcial? Aplicar TTTal conjunto de datos original. Mida su rendimiento (por ejemplo, R cuadrado en la configuración de regresión). Permuta aleatoriamente la variable de respuesta para...
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...
¿Es cierto lo siguiente? sesgo bajo = varianza alta sesgo alto = varianza baja Entiendo el sesgo alto y bajo, pero ¿cómo es diferente la varianza? ¿O son los sinónimos
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...
En el modelo predictivo aplicado de Kuhn y Johnson, los autores escriben: Finalmente, estos árboles sufren de sesgo de selección: los predictores con un mayor número de valores distintos se ven favorecidos sobre los predictores más granulares (Loh y Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010)....
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...
Supongamos que observamos datos Y, XY,XY, X y me gustaría ajustar un modelo de regresión para E [YEl |X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]. Desafortunadamente,YYY a veces se mide con errores cuya media es distinta de cero. Dejar Z∈ { imparcial , sesgado }Z∈{unbiased,biased}Z \in \left\{\text{unbiased},...
Según tengo entendido, la correspondencia es una forma de identificar la causalidad en los estudios observacionales. Al comparar las observaciones que son "similares" y comparar las que recibieron o no recibieron tratamiento, puede considerar esto como una especie de cuasiexperimento. ¿Qué es...