প্রশ্ন ট্যাগ «bias»

বিভিন্ন ক্রস-বৈধকরণের পদ্ধতিগুলি মডেল বৈকল্পিক এবং পক্ষপাতের ক্ষেত্রে কীভাবে তুলনা করে? আমার প্রশ্নটি এই থ্রেড দ্বারা আংশিকভাবে অনুপ্রাণিত: কে- ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের ভাঁজগুলির সর্বোত্তম সংখ্যার : কী ছাড়-এক-আউট সিভি সর্বদা সেরা পছন্দ? কেKK। উত্তরটির উত্তর থেকে জানা যায় যে লেভেল -ওয়ান-আউট ক্রস-বৈধকরণের সাথে শিখে নেওয়া মডেলগুলির নিয়মিত কে- ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের সাথে …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

প্রকৃতি বিজ্ঞানীদের মন্তব্যে শিরোনামটি পরিসংখ্যানগত তাত্পর্যগুলির বিরুদ্ধে উঠে আসে : ভ্যালেন্টিন আমরহেইন, স্যান্ডার গ্রিনল্যান্ড, ব্লেক ম্যাকশেন এবং ৮০০ এরও বেশি স্বাক্ষরকারীরা হাইপড দাবির অবসান এবং সম্ভবত গুরুত্বপূর্ণ প্রভাবগুলি বরখাস্ত করার আহ্বান জানিয়েছেন। এবং পরে বিবৃতি ধারণ করে: আবার, আমরা পি মান, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান বা অন্যান্য পরিসংখ্যানমূলক পদক্ষেপের উপর নিষেধাজ্ঞার পক্ষে …

61 statistical-significance  p-value  bias 

আমি উভয় সাধারণভাবে এবং বিশেষত লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রসঙ্গে, পক্ষপাত-বৈকল্পিক ট্রেড অফের একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা খুঁজছি।

46 regression  variance  bias 

আমি একক / স্ট্যাটাস মেজর। আমি সচেতন যে অর্থনীতিবিদরা মানুষের আচরণ এবং যৌক্তিকতা সম্পর্কে তাদের অনুমানগুলি সংশোধন করার চেষ্টা করেছেন পরিস্থিতি চিহ্নিত করে যেখানে লোকেরা যুক্তিযুক্ত আচরণ করে না। উদাহরণস্বরূপ, আমি তোমাকে একটা 100% সুযোগ অফার অনুমান করা $ বা 1000 হ্রাস একটি একটি 50% সম্ভাবনা $ 2500 ক্ষতি, মানুষ …

39 bias 

কেন এটি নিরপেক্ষ অনুমানকারীকে বেশি পছন্দ করা যায় তা বহুবার স্পষ্ট। তবে, এমন কোনও পরিস্থিতি রয়েছে যার অধীনে আমরা বাস্তবে কোনও পক্ষপাতহীন ব্যক্তির চেয়ে পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানকারীকে পছন্দ করতে পারি?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

আমি কল্পনা করতে পারি যে একটি চলকটির উপর বৃহত্তর গুণফল, মডেলটির সেই মাত্রায় "সুইং" করার ক্ষমতা আরও বেশি, শব্দের সাথে মানিয়ে যাওয়ার আরও একটি সুযোগ সরবরাহ করে। যদিও আমি মনে করি যে মডেল এবং বড় সহগের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আমি যুক্তিসঙ্গত ধারণা পেয়েছি, তবে কেন তারা ওভারফিট মডেলগুলিতে ঘটে তা …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

এটি প্রায়শই দাবি করা হয় যে বুটস্ট্র্যাপিং কোনও অনুমানকারীটিতে পক্ষপাতের একটি অনুমান সরবরাহ করতে পারে। যদি কিছু পরিসংখ্যানের জন্য অনুমান করা হয়, এবং হ'ল বুটস্ট্র্যাপ প্রতিলিপি ( with ), তবে পক্ষপাতের বুটস্ট্র্যাপ অনুমান যা অত্যন্ত হওয়ার মতো অবস্থা।টি^t^\hat tটি~আমিt~i\tilde t_iআমি ∈ { 1 , ⋯ , এন}i∈{1,⋯,N}i\in\{1,\cdots,N\}b i a sটি। …

31 bootstrap  bias 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি কিছু সংখ্যক পরীক্ষা নিরীক্ষা করছি যা লগনরমাল ডিস্ট্রিবিউশন নমুনা তৈরি করে এবং দুটি পদ্ধতি দ্বারা মুহুর্তগুলি অনুমান করার চেষ্টা করছি: :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] of নমুনা গড়ের দিকেXnXnX^n জন্য নমুনা অর্থ ব্যবহার করে এবং অনুমান করা , এবং তারপরে লগনরমাল বিতরণের জন্য আমাদের কাছে ।μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) প্রশ্নটি …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

পক্ষপাতদুষ্ট সর্বাধিক সম্ভাবনা (এমএল) অনুমানকারী সম্পর্কে আমার একটি বিভ্রান্তি রয়েছে । পুরো ধারণার গণিতটি আমার কাছে বেশ স্পষ্ট তবে আমি এর পিছনে স্বজ্ঞাত যুক্তিটি বের করতে পারি না। একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট দেওয়া হয়েছে যার একটি ডিস্ট্রিবিউশন থেকে নমুনা রয়েছে, যা নিজেই আমরা অনুমান করতে চাই যে একটি প্যারামিটারের ফাংশন, এমএল …

25 maximum-likelihood  bias 

একটি অন্তর্বর্তীকালীন বিশ্লেষণ হ'ল এক বা একাধিক সময় পয়েন্টে ডেটা বিশ্লেষণ যা অধ্যয়নের সরকারী ঘনিষ্ঠতার আগে যেমন, সম্ভবত অধ্যয়নটি প্রাথমিকভাবে সমাপ্ত করে। Piantadosi এস (মতে ক্লিনিকাল ট্রায়াল - একটি methodologic দৃষ্টিকোণ ): " যখন একটি ট্রায়াল প্রাথমিক পর্যায়ে সমাপ্ত করা হয়ে থাকে একটি চিকিত্সা প্রভাব অনুমান পক্ষপাতমূলক হবে তার আগে …

24 clinical-trials  bias 

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 …

21 confidence-interval  bias  regularization  ridge-regression  coverage-probability 

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণের প্রসঙ্গে পক্ষপাতের ধারণাটি উপলব্ধি করতে সংগ্রাম করছি ling পক্ষপাতের গাণিতিক সংজ্ঞা কী? ঠিক পক্ষপাতদুষ্ট এবং কেন / কীভাবে? উদাহরণস্বরূপ উদাহরণ?

21 regression  terminology  bias  definition 

নিউরাল নেটওয়ার্ক লিঙ্গো (y = ওজন * x + পক্ষপাত) এর ক্ষেত্রে, আমি কীভাবে জানব যে কোন ভেরিয়েবলগুলি অন্যের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ? আমার কাছে 10 ইনপুট সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে, 20 টি নোড সহ 1 টি লুকানো স্তর এবং 1 আউটপুট স্তর যার 1 টি নোড রয়েছে। আমি জানি না …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano