নিয়মিত অনুমান সহ আত্মবিশ্বাসের বিরতি 'কভারেজ


21

ধরুন আমি কিছু ধরণের নিয়মিত অনুমান ব্যবহার করে কিছু উচ্চ-মাত্রিক ডেটা থেকে প্রচুর পরিমাণে পরামিতি অনুমান করার চেষ্টা করছি। নিয়ন্ত্রক অনুমানের মধ্যে কিছু পক্ষপাতিত্ব পরিচয় করিয়ে দেয়, তবে এটি এখনও একটি ভাল বাণিজ্য বন্ধ হতে পারে কারণ বৈকল্পিকতা হ্রাস করার জন্য এটির চেয়ে বেশি হওয়া উচিত।

আমি যখন আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি (যেমন ল্যাপ্লেস আনুমানিকতা বা বুটস্ট্র্যাপ ব্যবহার করে) অনুমান করতে চাই তখন সমস্যাটি আসে। বিশেষত, আমার অনুমানের পক্ষপাতটি আমার আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলিতে খারাপ কভারেজের দিকে নিয়ে যায়, যা আমার অনুমানের ঘনতান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করা শক্ত করে তোলে।

আমি এই সমস্যাটি নিয়ে আলোচনার জন্য কিছু কাগজপত্র পেয়েছি (যেমন "এজজર્થ সম্প্রসারণের উপর ভিত্তি করে রিজ রিগ্রেশনে অ্যাসিম্পোটিক আত্মবিশ্বাসের অন্তর" ), তবে গণিতটি বেশিরভাগই আমার মাথার উপরে। লিঙ্কযুক্ত কাগজে, সমীকরণ 92-93 রিজ রিগ্রেশন দ্বারা নিয়মিত করা হয়েছিল এমন অনুমানের জন্য একটি সংশোধন ফ্যাক্টর সরবরাহ করে বলে মনে হচ্ছে, তবে আমি ভাবছিলাম যে যদি এমন কোনও ভাল পদ্ধতি রয়েছে যা বিভিন্ন রেগুলেজারের বিভিন্ন সীমাতে কাজ করে।

এমনকি প্রথম অর্ডার সংশোধন অত্যন্ত সহায়ক হবে।


4
+1 সময়োপযোগী এবং গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন - যদিও আমি নিশ্চিত নই যে বর্তমান সময়ে কেউ এটির উত্তরটি উত্তর দিতে পারে (আমার ধারণা আমি সঠিকভাবে কীভাবে এটি করতে পারি তা আমরা জানি না এবং যদি আমি জানতাম তবে আমার কাছে কয়েকটা অ্যানালস থাকতে হবে) পরিসংখ্যানের কাগজপত্র রেখাযুক্ত)। সম্পর্কিত প্রশ্ন: stats.stackexchange.com/questions/91462/… আমরা জানি যে বুটস্ট্র্যাপিং এমন পরিস্থিতিতে খাঁটি পারফর্ম করে তবে এটি কোনও উপকারে আসবে না।
মোমো

লিঙ্কের জন্য ধন্যবাদ। বুটস্ট্র্যাপিং সম্পর্কে আপনি কী বোঝাতে চেয়েছিলেন তা স্পষ্ট করে বলতে পারেন?
ডেভিড জে হ্যারিস

এছাড়াও, আমি এখনও আশাবাদটি ধরে রেখেছি যে কারও কাছে এমন কোনও পদ্ধতি থাকতে পারে যেগুলি অবিচ্ছিন্ন নিয়ামকদের জন্য ভাল কাজ করে। আমি ভাবতাম যে এল 1 পেনাল্টি সমস্ত অনুমান শূন্যের পাইলডের কারণে জিনিসগুলিকে বিশেষ করে কঠিন করে তোলে। আবার ধন্যবাদ.
ডেভিড জে হ্যারিস

1
দ্যাভ, তিবশিরানী এবং সহশক্তির তথাকথিত নির্বাচনের ব্যবধানগুলি কি উপযুক্ত হবে? পলিহেড্রাল ফর্ম নামক কোনও কিছুর মাধ্যমে তারা কমপক্ষে লাসো, লারস, এবং ধাপে অনুসারে রিগ্রেশনের জন্য তাদের কাজ করেছে । থেকে আপনি মূলত স্বাভাবিক ভাবেই আস্থা অন্তর গঠন কিন্তু সীমা সঙ্গে একটি ছেঁটে ফেলা স্বাভাবিক ব্যবহার করতে পারেন & তথ্য থেকে অবগত। সত্যিকারের কাগজগুলির সুপরিচিত বিবরণ যুক্ত লিঙ্কগুলি (যার বেশিরভাগটি আরক্সিবের উপর রয়েছে) টেলর এবং তিবশিরানী (2015, পিএনএএস) এ রয়েছে
মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন - জি সিম্পসন

1
দ্বারা কাগজ রুবেন Dezeure, পিটার Bühlmann, লুকাস মায়ার এবং Nicolai Meinshausen একটি উচ্চ মাত্রিক সেটিং আমার জানা মতে সাম্প্রতিকতম এবং ব্যাপক অ্যাকাউন্ট অনুমান উপর হয়।
এনআরএইচ

উত্তর:


4

একটি সাম্প্রতিক কাগজ রয়েছে যা আপনার প্রশ্নের সঠিকভাবে সমাধান করে (যদি আপনি নিজের ডেটাতে রিগ্রেশন করতে চান, যেমনটি আমি বুঝতে পারি) এবং ভাগ্যক্রমে, এমন অভিব্যক্তি সরবরাহ করা হয় যা গণনা করা সহজ (হাই-ডাইমেনশনাল রেগ্রেশনের জন্য কনফিডেন্স ইন্টারভাল এবং হাইপোথিসিস টেস্টিং)।

এছাড়াও, আপনি একই বিষয়টিতে পিটার বাহ্লম্যানের সাম্প্রতিক কাজের প্রতি আগ্রহী হতে পারেন । তবে আমি বিশ্বাস করি যে প্রথম কাগজটি আপনি যা সন্ধান করছেন তা সরবরাহ করে এবং বিষয়বস্তু হজম করা সহজ (আমিও কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই)।


+1 আকর্ষণীয় কাগজ। সুতরাং, এটি উপস্থিত হয় যে এই সমস্যাগুলির কাছে কীভাবে যেতে হবে এবং যা আমি দেখতে পাচ্ছি সেগুলির সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত নয় এমন কমপক্ষে তিনটি প্রতিযোগিতামূলক ধারণা রয়েছে। তারপরে জার্নালস.কমব্রিজ.অর্গ / অ্যাকশন / এর অসম্পূর্ণতা উপপাদ্যটিও রয়েছে… এটি কীভাবে কার্যকর হয় এবং কী আধ্যাত্মিক হিসাবে উত্থিত হয় তা দেখতে আকর্ষণীয় হবে।
মোমো

ধন্যবাদ। এটি এমন কিছু নাও হতে পারে যা আমি বাস্তবে বাস্তবায়ন করতে সক্ষম হয়েছি তবে এটি গণিতটি বিভিন্ন নিয়মিত অনুমানের জন্য কাজ করে বলে মনে হয়।
ডেভিড জে হ্যারিস

1

http://cran.r-project.org/web/packages/hdi/index.html

এটি কি আপনি খুঁজছেন?

Description
Computes confidence intervals for the l1-norm of groups of regression parameters in a hierarchical
clustering tree.

আমি এমন কিছু প্রত্যাশা করছিলাম যা বিভিন্ন (বেশিরভাগ অ-দাগ-বিহীন) নিয়মিতর জন্য কাজ করবে। ধন্যবাদ যদিও.
ডেভিড জে হ্যারিস
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.