Statistiche e Big Data risk

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È sbagliato riformulare "1 decesso su 80 è causato da un incidente d'auto" poiché "1 persona su 80 muore a causa di un incidente d'auto?"

Dichiarazione 1 (S1): "Una morte su 80 è causata da un incidente d'auto". Dichiarazione due (S2): "Una persona su 80 muore a causa di un incidente d'auto". Ora, personalmente non vedo molta differenza tra queste due affermazioni. Quando scrivo, li considererei intercambiabili con un pubblico laico. Tuttavia, ora sono stato …

56 interpretation risk

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Come gestire i dati gerarchici / nidificati nell'apprendimento automatico

Spiegherò il mio problema con un esempio. Supponiamo di voler prevedere il reddito di un individuo in base ad alcuni attributi: {Età, Genere, Paese, Regione, Città}. Hai un set di dati di allenamento come questo 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", …

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

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Esempio di disuguaglianza rigorosa di Neumann

Sia il rischio di Bayes di uno stimatore rispetto a un precedente , sia il set di tutti i priori nello spazio dei parametri , e sia il set di tutte le regole di decisione (eventualmente randomizzate).δ π Π Θ Δr(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta L'interpretazione statistica della disuguaglianza minimax di John von …

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In che modo uno stimatore che minimizza una somma ponderata di distorsioni quadrate e varianza si adatta alla teoria delle decisioni?

Okay - il mio messaggio originale non è riuscito a ottenere una risposta; quindi, lasciami porre la domanda in modo diverso. Inizierò spiegando la mia comprensione della stima da una prospettiva teorica decisionale. Non ho una formazione formale e non mi sorprenderebbe se il mio pensiero fosse in qualche modo …

10 bias loss-functions frequentist decision-theory risk

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