Corregido: Sugerencias Para Corregir Las Penalizaciones De Covarianza Relacionadas Con La Estimación Para Errores De Predicción Y Validación Cruzada.

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Durante la semana pasada, un par de lectores informaron sobre experimentos con estimación de penalización de covarianza de error de pronóstico e incluso validación cruzada.

Después de crear una regla de puntuación funcional basada en datos, como una regresión logística o simplemente un buen árbol de clasificación, el estadístico quiere saber su efectividad como pronosticador de casos futuros. Hay dos teorías principales diferentes con respecto a los errores de conjetura: (1) los métodos de penalización como Cp, el criterio de información de Akaike y la puntuación de amenaza imparcial de Stein dependen de la covarianza aproximadamente de los puntos de datos y, además, de objeto de sus respectivas predicciones. ; pero (2) validación cruzada y, por lo tanto, los métodos de arranque no paramétrico apropiados. Este artículo trata sobre la relación entre algún tipo relacionado con dos teorías. El tipo Rao-Blackwell podría obtenerse a través de una relación en la que, a su vez, los métodos no paramétricos, como la validación cruzada visible, probablemente sean máquinas aleatorias de análogos con una penalización de covarianza muy reveladora. Los métodos basados ​​en un modelo gastado brindan una precisión mucho mayor, suponiendo que el modelo sea confiable.

Después de lo cual el estadístico ha creado una regla de puntuación basada principalmente en los datos, tal vez una regresión logística registrada o una clasificación de árbol, a menudo el estadístico desea conocer su puntuación general. rendimiento como predictor de futuros pacientes. Existen dos teorías principales sobre los errores de pronóstico: (1) métodos sutiles como Cp, AIC y SURE, que siempre dependen de su covarianza entre los puntos críticos de información y los pronósticos correspondientes; (2) Validación cruzada más servicios de arranque no paramétrico relacionados. Este archivo trata de la organización entre dos teorías particulares. Se obtiene una representación de Rao-Blackwell en la que los índices no paramétricos, como la validación cruzada, se consideran versiones aleatorias de sus rivales con una carga de covarianza. Los sistemas de tarifas basados ​​en modelos brindan una precisión mucho mayor, pero el modelo suele ser creíble.

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… En el capítulo 3, cualquiera presentó un método alternativo de selección de equipos de Delaware, llamado Intercambio, que depende del puntaje de riesgo condicional entre el clasificador. Mostramos, en primer lugar, que el método Chicago Swapping puede ser considerado como el método de penalización típico debido a cuya covarianza, esta teoría LA se ha integrado en gran medida en los componentes de Efron (2004). …

la estimación de las penalizaciones de la covarianza del error de pronóstico y la validación cruzada

… Finalmente, la Sección 3.4 presenta algunos resultados en torno al método (S), así como todas las conexiones entre Swapping y el reciente desarrolló Efron (2004) y más tarde Tibshirani y además Knight (1999). …

… Podemos usar las puntuaciones directamente en algún tipo de fórmula generada por el evaluador de intercambio. Este método ha sido adaptado creado por varios autores, en particular Efron (2004). Sin embargo, esta primera estrategia puede intentar ser problemática. …

Título: Doctor Universitario

… Esto normalmente le da como respuesta se(Ï ) = 0.143. (4) El Dr. .Jones .tiene .envidia .de su .hija particular: . ….

…La traducción de la clase Q asociada con la fórmula de Mallows (68) se deriva de manera similar del teorema de aspiración de la Sección 7 [4] < /marcar>: . ..

la estimación con respecto a las penalizaciones de la covarianza del error de predicción pero la validación cruzada

… donde las derivadas parciales son considerables directamente de la forma funcional equivale a µ m(y). La sección 2 [4] presenta un ejemplo que compara Err SURE con Err cp. Cada lapso de tiempo ˆ‚Î0 i /‚y i mide la influencia típica de la mayoría de las personas de y i dentro de la estimación resultante. …

De hecho, este artículo fue bien escrito para una parte especial del remuestreo que analiza las técnicas de inferencia exactas para un año específico o hasta 2020. Los algoritmos modernos, como los bosques no seleccionados y el aprendizaje profundo, son máquinas electrónicas para generar reglas de predicción a partir de datos. Los planes de remuestreo son una tecnología importante para evaluar la precisión vinculada a una regla de predicción absoluta. Después de refinar en detalle la medición del error de la idea, el artículo analiza los factores y las desventajas de los métodos de validación cruzada más requeridos: bootstrap no paramétrico, tarifas de penalización por covarianza (Mallows Cp y series de información de Akaike) junto con la conclusión correspondiente. El objetivo suele ser una descripción general relacionada con un tema muy amplio, con ejemplos, plantillas y, además, información mínima sobre el juego.

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    The Estimation Of Prediction Error Covariance Penalties And Cross Validation
    La Stima Delle Penalita Di Covarianza Degli Errori Di Previsione E La Convalida Incrociata