Atualmente, estou trabalhando em uma metanálise, para a qual preciso analisar vários tamanhos de efeito aninhados nas amostras. Sou parcial à abordagem de meta-análise de três níveis de Cheung (2014) para meta-analisar tamanhos de efeito dependentes, em oposição a algumas das outras estratégias...
Gostaria de entender alguns fatos sobre os estimadores de máxima verossimilhança (MLEs) para regressões logísticas. É verdade que, em geral, o MLE para regressão logística é tendencioso? Eu diria "sim". Eu sei, por exemplo, que a dimensão da amostra está relacionada ao viés assintótico dos...
Como exemplo, muitas vezes eu encontro estudantes que sabem que a observada é um estimador tendencioso da População R 2 . Então, ao escrever seus relatórios, eles dizem coisas como:R2R2R^2R2R2R^2 "I calculado Observado e ajustado R 2 , e elas foram bastante semelhantes, sugerindo que apenas uma...
Como você interpreta o coeficiente de razão inversa de Mills (lambda) no modelo Heckman de duas etapas
Suponha que seja um estimador imparcial para . Então, é claro, . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE [ θ^∣ θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Como alguém explica isso a um leigo? No passado, o que eu disse é que se você calcula a média de vários valores de , à medida...
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....
Estou tendo um pouco de confusão. Eu estava lendo este artigo, onde explicava que a técnica de ensacamento reduz bastante a variação e apenas aumenta ligeiramente o viés. Eu não entendi como isso reduz a variação. Eu sei o que é variação e preconceito. Viés é a incapacidade do modelo para aprender...
Estou conduzindo uma meta-análise multinível que inclui alguns artigos com vários resultados. Portanto, eu estou usando a rma.mv()função Código de exemplo: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) Eu tenho duas perguntas: Li em uma consulta anterior que, ao usar rma.mv(),...
Existe alguma diferença entre os seguintes termos ou são iguais? Viés Viés sistemático Erros sistemáticos Se houver algumas diferenças, por favor, explique-as. Esses erros podem ser reduzidos quando se aumenta o tamanho da amostra? UPDATE: Meu campo de interesse é inferência estatística....
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Apesar dos...
Estou lendo um aprendizado profundo de Ian Goodfellow et al. Ele introduz o viés como que e são o parâmetro estimado e o parâmetro real subjacente, respectivamente.B i a s ( θ ) = E( θ^) - θBEuumas(θ)=E(θ^)-θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\thetaθ θθ^θ^\hat\thetaθθ\theta A consistência, por outro...
O livro Elements of Statistical Learning (disponível em PDF online) discute o viés otimista (7.21, página 229). Ele afirma que o viés de otimismo é a diferença entre o erro de treinamento e o erro dentro da amostra (erro observado se coletarmos novos valores de resultado em cada um dos pontos de...
No presente documento , ( Bayesiana Inference para Variância Componentes Usando único erro Contraste , Harville, 1974), o autor afirma ( y- Xβ)′H- 1( y- Xβ) = ( y- Xβ^)′H- 1( y- Xβ^) + ( β- β^)′( X′H- 1X) ( β-
Hastie et al. "Os elementos do aprendizado estatístico" (2009) consideram um processo de geração de dados com e .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Eles...
Assuma a seguinte relação linear: YEu= β0 0+ β1 1XEu+ uEuYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , onde YEuYiY_i é a variável dependente, XEuXiX_i uma única variável independente e vocêEuuiu_i o termo do erro. De acordo com Stock & Watson (Introdução à Econometria; Capítulo 4 ), a...
Existem métodos para corrigir o viés no modelo de risco proporcional de Cox causado por amostra selecionada não aleatoriamente (algo como a correção de Heckman)? Antecedentes : Digamos que a situação seja a seguinte: - Nos primeiros dois anos, todos os clientes são aceitos. - Após esses dois...
Estou fazendo uma lição de casa sobre as Árvores de Decisão, e uma das perguntas que tenho que responder é "Por que os estimadores são construídos a partir de árvores, e como a ensacagem ajuda a reduzir sua variação?". Agora, eu sei que os modelos com excesso de ajuste tendem a ter um viés muito...
Li que a validação cruzada de deixar um fora fornece uma “estimativa imparcial do verdadeiro desempenho da generalização” (por exemplo, aqui ) e que essa é uma propriedade vantajosa do CV de deixar um fora. No entanto, não vejo como isso decorre das propriedades do CV individual. Por que o viés...
Pelo que entendi, a correspondência é uma maneira de identificar a causalidade nos estudos observacionais. Combinando observações "semelhantes" e comparando aquelas que receberam ou não tratamento, você pode considerar isso como uma espécie de quase experimento. O que é overmatching? Que tipo de...
Em Modelagem Preditiva Aplicada de Kuhn e Johnson, os autores escrevem: Finalmente, essas árvores sofrem viés de seleção: preditores com um número maior de valores distintos são favorecidos em detrimento de preditores mais granulares (Loh e Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010). Loh e...