Enviei uma pesquisa para uma amostra de artistas. Uma das questões foi indicar o percentual de renda obtido por: atividade artística, apoio governamental, previdência privada, atividades não relacionadas às artes. Cerca de 65% dos indivíduos responderam de forma que a soma da porcentagem é 100. Os...
Então, eu tenho um processo aleatório gerando variáveis aleatórias normalmente distribuídas em log XXX. Aqui está a função de densidade de probabilidade correspondente: Eu queria estimar a distribuição de alguns momentos dessa distribuição original, digamos o primeiro momento: a média...
Eu gostaria de obter uma compreensão conceitual do Root Mean Squared Error (RMSE) e do desvio médio da polarização (MBD). Tendo calculado essas medidas para minhas próprias comparações de dados, muitas vezes fiquei perplexo ao descobrir que o RMSE é alto (por exemplo, 100 kg), enquanto o MBD é...
Ao aprender o curso da amostragem, encontro as duas declarações a seguir: 1) O erro de amostragem leva a maior parte da variabilidade, os erros sem amostragem levam a viés. 2) Devido ao erro de não amostragem, uma amostra geralmente é mais precisa que um CENSO. Não sei como entender essas duas...
Cada um implica o outro? Se não, um implica o outro? Porque porque não? Esse problema surgiu em resposta a um comentário em uma resposta que eu publiquei aqui . Embora a busca no Google pelos termos relevantes não tenha produzido algo que pareça particularmente útil, notei uma resposta na troca...
Criei essa curva de aprendizado e quero saber se meu modelo SVM sofre de viés ou variação? Como posso concluir isso a partir deste
Recentemente, fiz uma pergunta buscando uma interpretação / intuição matemática por trás da equação elementar relacionando média e variância amostral: , geométrica ou não.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Mas agora estou curioso sobre a equação de compensação de...
Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Eu já vi muitos lugares em que eles têm...
Estou tentando entender por que o OLS fornece um estimador tendencioso de um processo AR (1). Considere Nesse modelo, a exogeneidade estrita é violada, ou seja, e estão correlacionados, mas e não são correlacionados. Mas se isso for verdade, por que a derivação simples a seguir não se...
Se considerarmos uma árvore de decisão adulta (ou seja, uma árvore de decisão não podada), ela tem alta variação e baixo viés. Ensacamentos e florestas aleatórias usam esses modelos de alta variação e os agregam para reduzir a variação e, assim, aprimorar a precisão da previsão. Ambas as Florestas...
Acabei de aprender sobre o conceito de inicialização e surgiu uma pergunta ingênua: se sempre podemos gerar inúmeras amostras de inicialização de nossos dados, por que nos preocupar em obter mais dados "reais"? Acho que tenho uma explicação, diga-me se estou correto: acho que o processo de...
Isso é semelhante ao Bootstrap: a estimativa está fora do intervalo de confiança Eu tenho alguns dados que representam contagens de genótipos em uma população. Quero estimar a diversidade genética usando o índice de Shannon e também gerar um intervalo de confiança usando o bootstrapping. Notei, no...
Eu estou querendo saber como uma variável instrumental aborda o viés de seleção na regressão. Aqui está o exemplo que eu estou discutindo : Na Econometria Principalmente Inofensiva , os autores discutem uma regressão IV relacionada ao serviço militar e ganhos mais tarde na vida. A pergunta é: "O...
Já se sabe há algum tempo que a idade mais jovem em que os jogadores de xadrez conseguiram se qualificar para o título de mestre de granizo diminuiu significativamente desde os anos 50, e atualmente há quase 30 jogadores que se tornaram grão-mestre antes dos 15 anos . No entanto, há uma pergunta no...
Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de...
Estou ciente do teste de Ramsey Reset, que pode detectar dependências não lineares. No entanto, se você apenas jogar fora um dos coeficientes de regressão (dependências meramente lineares), poderá obter um viés, dependendo das correlações. Obviamente, isso não é detectado pelo teste de...
Como você interpreta o coeficiente de razão inversa de Mills (lambda) no modelo Heckman de duas etapas
Fiz um bootstrap com um modelo misto (várias variáveis com interação e uma variável aleatória). Eu obtive este resultado (apenas parcial): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std....
Ok - minha mensagem original falhou em obter uma resposta; então, deixe-me colocar a questão de forma diferente. Começarei explicando meu entendimento sobre estimativa de uma perspectiva teórica da decisão. Não tenho treinamento formal e não me surpreenderia se meu pensamento fosse defeituoso de...
Entendo que a estimativa de validação cruzada do erro de teste com dobra k geralmente subestima o erro de teste real. Estou confuso por que esse é o caso. Entendo por que o erro de treinamento geralmente é menor que o erro de teste - porque você está treinando o modelo com os mesmos dados em que...